تحلیل مقایسهای رفتار بازار رمزارز در ایران و آمریکا با استفاده از مدلهای هیبریدی یادگیری عمیق و طراحی استراتژی معاملاتی بومی
کلمات کلیدی:
رمزارز, مدل هیبریدی فضایی-یادگیری عمیق, اقتصادسنجی فضایی, یادگیری تقویتی, پیشبینی بازدهی, بازار ایران و آمریکاچکیده
هدف پژوهش، توسعه یک مدل هیبریدی فضایی–یادگیری عمیق برای پیشبینی بازدهی رمزارزها و مقایسه رفتار بازار رمزارز در ایران و آمریکا به منظور طراحی استراتژیهای معاملاتی بومی و بهینه است. این پژوهش از نوع کاربردی–توسعهای و با رویکرد کمی انجام شده است. دادههای ۳۲ رمزارز برتر بازار در بازه زمانی ۲۰۱۸ تا ۲۰۲۴ از منابع معتبر جهانی گردآوری گردید. مدل تحقیق شامل سه لایه اصلی بود: ۱) اقتصادسنجی فضایی جهت مدلسازی اثرات سرایت و روابط شبکهای رمزارزها؛ ۲) مدلهای یادگیری عمیق شامل شبکههای عصبی گرافی، CNN–LSTM با مکانیزم توجه، و ترنسفورمر برای شناسایی الگوهای غیرخطی زمانی؛ و ۳) یادگیری تقویتی عمیق برای طراحی استراتژی معاملاتی. ارزیابی مدلها با آزمونهای آماری از جمله دیبولد–ماریانو و مقایسه با هشت مدل معیار انجام شد. نتایج نشان داد مدل هیبریدی فضایی–یادگیری عمیق عملکرد بهمراتب بهتری نسبت به مدلهای کلاسیک و تکمؤلفهای دارد. در بازار آمریکا، متغیرهای درونزنجیرهای و شاخصهای فنی بیشترین اثر را بر قیمت رمزارزها داشتند، در حالی که در ایران، متغیرهای کلان اقتصادی نظیر نرخ ارز غیررسمی و تورم نقش غالب داشتند. استراتژی معاملاتی مبتنی بر مدل در آمریکا بازده سالانه ۶۷.۸۹٪ با نسبت شارپ ۱.۸۹ و در ایران بازده ۵۱.۲۳٪ با نسبت شارپ ۱.۴۸ ایجاد کرد. مدل پیشنهادی با ترکیب وابستگیهای فضایی و الگوهای زمانی غیرخطی، دقت پیشبینی و تفسیرپذیری اقتصادی را همزمان ارتقا داد. تفاوت عملکرد در دو بازار بیانگر اهمیت محیط نهادی و اقتصادی در رفتار رمزارزها است. یافتهها فرضیه بازار کارای ضعیف را به چالش کشیده و فرضیه بازار انطباقی را تأیید میکنند. پژوهش مسیر جدیدی برای تحلیل و سرمایهگذاری در بازارهای رمزارز فراهم ساخت.
دانلودها
مراجع
Ahadzadeh, M., Saeedi Fard, M., & Valizadeh Khareh Kohl, K. (2023). The Efficient Market Hypothesis for Behavioral Finance: Investigating Factors Influencing Investor Behavior Using the SEM-PLS Model. Accounting and Management Perspective Quarterly, 6(78), 193-205.
Askarzadeh, G., & Rouhi, A. (2022). Investigating Herding Behavior in the Digital Currency Market. Financial and Behavioral Research in Accounting, 2(4 (Serial 7)), 123-135.
Banerjee, S., & Khan, D. (2025). Blockchain technology and cryptocurrencies: A revolutionary shift in the evolution of currencies. International Journal of Scientific Research in Multidisciplinary Studies, 11(2), 36-43.
Bashiri, M., & Paryab, S. H. (2020). Predicting Bitcoin Price Using Machine Learning Algorithms. Applied Economics, 10(34-35), 1-13.
Bouteska, A., Abedin, M. Z., Hajek, P., & Yuan, K. (2024). Cryptocurrency price forecasting - A comparative analysis of ensemble learning and deep learning methods. International Review of Financial Analysis, 92, 103055. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2023.103055
Chowdhury, R., Rahman, A., Rahman, S., & Mahdy, M. R. C. (2020). An approach to predict and forecast the price of constituents and index of cryptocurrency using machine learning. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 551, 124569. https://doi.org/10.1016/j.physa.2020.124569
Dionysopoulos, L., Marra, M., & Urquhart, A. (2024). Central bank digital currencies: A critical review. International Review of Financial Analysis, 91(1), 103031. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2023.103031
Dutta, A., Kumar, S., & Basu, M. (2020). A Gated Recurrent Unit approach to Bitcoin price prediction. Journal of Risk and Financial Management, 13(2), 23. https://doi.org/10.3390/jrfm13020023
Ebrahimpour, Y., Noubahar, E., & Mohammadzadeh, P. (2025). Investigating Herding Behavior in Industry Groups in the Tehran Stock Exchange. Asset Management and Financing, 13(3), 1-28.
El Hajj, M., & Farran, I. (2024). The cryptocurrencies in emerging markets: Enhancing financial inclusion and economic empowerment. Journal of Risk and Financial Management, 17(10), 467. https://doi.org/10.3390/jrfm17100467
Ghaemi Asl, M., Ma'souminia, G., & Namdar, H. R. (2024). Evaluating the Efficiency of Islamic and Conventional Cryptocurrencies (Case Study: Bitcoin, Pax Gold, and X8X). Journal of Islamic Economics and Banking, 13(47), 437-470.
Ghamami, S. M. M., & Alipour, M. R. (2022). Comparative Study of Dealing with Cryptocurrencies in the Legal Systems of Iran and the United States. Encyclopedia of Economic Law, 29(21), 150-184.
Ghavami Pour Sarashkeh, M., & Mahmudi, A. (2025). Cryptocurrency Security in Cyberspace and the Challenges Ahead. Bimonthly Journal of Research and Development in Criminal Law and Criminology, e728640.
Ghorbani, A., Rabbany, Y., Kamran Rad, R., & Falsafi, P. (2022). Predicting Bitcoin Price Changes Using Sentiment Analysis in Social Networks and Celebrities with a Data Mining Approach. Econometric Modeling, 3(7), 163-182.
Goudarzi Farahani, Y., Esmaeili, B., & Adeli, O. A. (2022). The Relationship Between Policy Uncertainty and Accounting for Encrypted Financial Assets. Financial Accounting and Auditing Research, 14(54), 141-158.
Habibi Rad, A., & Panahi, A. (2021). Explaining the Relationship Between Bitcoin Price in Business Financial Transactions and Search Volume to Identify its Behavioral Pattern: A Comparative Study Among Countries. Intelligent Business Management Studies, 10(37), 347-372.
He, X., Li, Y., & Li, H. (2024). Revolutionizing Bitcoin price forecasts: A comparative study of advanced hybrid deep learning architectures. Finance Research Letters, 69(A), 106136. https://doi.org/10.1016/j.frl.2024.106136
Hosseinzadeh, M., Vahabzadeh, S., Abbasi Nami, H., Mehrani, H., & Shahrabadi, A. (2022). Presenting a Conceptual Framework for Using Digital Marketing in the Capital Market Based on Planned Behavior and Technology Acceptance Theories-Case Study: Stock Brokerage Companies in Tehran. Financial Economics, 16(61), 129-156.
Javaheri, S., Shabani, A., & Ghaemi Asl, M. (2024). Investigating Return Spillover in Three Markets: Currency, Cryptocurrency, and Tehran Stock Exchange Using a Time-Varying Parameter Vector Autoregression (TVP-VAR) Model. Strategic Budget and Finance Research, 5(1), 31-56.
Joebges, H., Herr, H., & Kellermann, C. (2025). Crypto assets as a threat to financial market stability. Eurasian Economic Review, 15, 473-502. https://doi.org/10.1007/s40822-025-00311-4
Kang, D., Ryu, D., & Webb, R. I. (2025). Bitcoin as a financial asset: A survey. Financial Innovation, 11(10), 101-125. https://doi.org/10.1186/s40854-025-00773-0
Kim, J. M., Kim, S. T., & Kim, S. (2020). On the relationship of cryptocurrency price with US stock and gold price using copula models. Mathematics, 8(11), 1859. https://doi.org/10.3390/math8111859
Koutrouli, E., Manousopoulos, P., Theal, J., & Tresso, L. (2025). Crypto asset markets vs. financial markets: Event identification, latest insights and analyses. Applied Mathematics, 5(2), 36. https://doi.org/10.3390/appliedmath5020036
La'l Bar, A., & Ghasemi, M. (2024). Blockchain Technology and Accounting for Virtual Assets in the Metaverse: A Comprehensive Review of Future Directions. Scientific Journal of New Research Approaches in Management and Accounting, 8(30), 1409-1422.
Lee, N. (2024). Joint impact of market volatility and cryptocurrency holdings on corporate liquidity: A comparative analysis of cryptocurrency exchanges and other firms. Journal of Risk and Financial Management, 17(9), 406. https://doi.org/10.3390/jrfm17090406
Liu, Y., & Tsyvinski, A. (2021). Risks and returns of cryptocurrency. Review of Financial Studies, 34(6), 2689-2727. https://doi.org/10.1093/rfs/hhaa113
Makarov, I., & Schoar, A. (2020). Trading and arbitrage in cryptocurrency markets. Journal of Financial Economics, 135(2), 293-319. https://doi.org/10.1016/j.jfineco.2019.07.001
Mohammad Sharifi, A., Khalili Damghani, K., Abdi, F., & Sardar, S. (2021). Predicting Bitcoin Price Using a Hybrid ARIMA and Deep Learning Model. Journal of Industrial Management Studies, 19(61), 125-146.
Mokni, K., & Noomen Ajmi, A. (2021). Cryptocurrencies vs. US dollar: Evidence from causality in quantiles analysis. Economic Analysis and Policy, 69, 238-252. https://doi.org/10.1016/j.eap.2020.12.011
Msomi, S., & Nyandeni, A. (2023). Cryptocurrency pricing determining factors. International Journal of Blockchains and Cryptocurrencies, 4(1), 80-104. https://doi.org/10.1504/IJBC.2023.131649
Nourouzi, A., & Shabani, A. (2021). Jurisprudential Investigation of Issuing Oil-Backed Cryptocurrency by the Islamic Republic of Iran. Islamic Economic Studies, 14(1), 1-37.
Petukhina, A., Trimborn, S., Härdle, W. K., & Elendner, H. (2021). Investing with cryptocurrencies - evaluating their potential for portfolio allocation strategies. Quantitative Finance, 21(11), 1825-1853. https://doi.org/10.1080/14697688.2021.1880023
Poskart, R. (2022). The emergence and development of the cryptocurrency as a sign of global financial markets financialisation. Central European Review of Economics & Finance, 36(1), 53-66. https://doi.org/10.24136/ceref.2022.004
Rezaqoli Zadeh, M., Abdi Seyedkelaei, M., & Mohseni Kalagar, Z. (2024). The Impact of Investor Sentiment on Bitcoin Return. Asset Management and Financing, 12(3), 61-84.
Sadeqian, M. K., Yavari, K., & Alavirad, A. (2023). Investigating Dynamic Conditional Correlation and Causality Relationship Among Cryptocurrency Prices with Emphasis on the Role of Creation and Consensus Mechanisms. Economic Studies and Policies, 19(1), 125-152.
Sagheer, A., Raza, A., Rashid, M. R., & Kiran, F. (2025). A hybrid deep learning model for accurate bitcoin price forecasting. Lahore Garrison University Research Journal of Computer Science and Information Technology, 9(1), 42-51. https://doi.org/10.54692/lgurjcsit.2025.91663
Samavi, M. E., Nikoumaram, H., Ma'danchi Zaj, M., & Yaqoubnezhad, A. (2022). Modeling and Forecasting the Return Distribution of Iran's Capital Market General Index and Bitcoin Cryptocurrency Using the GAS Time-Varying Method. Financial Knowledge of Securities Analysis (Financial Studies), 14(55), 1-14.
Sayyadinejad, S., Esmailzadeh Moqri, A., & Rostami, M. R. (2023). Presenting a Bitcoin Return Prediction Model Using a Hybrid Deep Learning - Signal Decomposition Algorithm (CEEMD-DL). Financial Economics, 17(1), 217-238.
Shojaei, M., & Abdolbaghi Ataabadi, A. (2023). Anatomical Analysis of Noisy Trading and Pricing Error. Journal of Accounting and Financial Management, 2(6), 43-74.
Weng, L., Sun, X., Xia, M., Liu, J., & Xu, Y. (2020). Portfolio trading system of digital currencies: A deep reinforcement learning with multidimensional attention gating mechanism. Neurocomputing, 402, 171-182. https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.04.004
Xiaolei, S., Mingxi, L., & Zeqian, S. (2020). A novel cryptocurrency price trend forecasting model based on LightGBM. Finance Research Letters, 32, 101084. https://doi.org/10.1016/j.frl.2018.12.032
دانلود
گاهشمار انتشار
- ارسال
- بازنگری
- پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2026 Alireza Zamanian (Author); Mohammad Aslani (Corresponding author); Mahmud Hematfar (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.