پیش‌‌بینی ارز دیجیتال با هوش مصنوعی؛ آیا می‌توان اعتماد کرد؟

بازار ارزهای دیجیتال در دهه‌ی گذشته به ‌سرعت رشد کرده و به یکی از پویاترین و پرنوسان‌ترین بازارهای مالی جهان تبدیل شده است. ارزهای دیجیتال مانند بیت‌کوین، اتریوم و بسیاری از توکن‌های دیگر، به دلیل عدم ثبات و نوسانات ناگهانی در قیمت‌ها، از نظر بسیاری از سرمایه‌گذاران به ‌عنوان یک چالش بزرگ تلقی می‌شوند. از سوی دیگر، پیش‌بینی رفتار این بازارها به ‌دلیل ماهیت غیرخطی آنها بسیار دشوار است. در اینجاست که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند به عنوان ابزارهایی کارآمد برای تحلیل و پیش‌بینی قیمت‌ها نقش مهمی ایفا کنند. آیا پیش‌‌بینی ارز دیجیتال با هوش مصنوعی رایگان و حتی پولی می‌تواند موجب سودآوری شود؟

نقش هوش مصنوعی در بازار ارزهای دیجیتال

هوش مصنوعی شامل مجموعه‌ای از الگوریتم‌ها و تکنیک‌های پردازش داده است که می‌تواند به تحلیل و پیش‌بینی روندهای بازارهای مالی کمک کند. یکی از چالش‌های بزرگ در بازار ارزهای دیجیتال، حجم بسیار بالای داده‌ها و پیچیدگی آنها تلقی می‌شود. داده‌های مربوط به ارزهای دیجیتال شامل تاریخچه‌ی قیمت‌ها، حجم معاملات، داده‌های شبکه‌های اجتماعی، اخبار جهانی و حتی الگوهای رفتاری کاربران می‌شود.

۱۹,۸۰۰,۰۰۰

تومان

۳۴,۲۹۹,۰۰۰

تومان

هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل این داده‌ها، الگوهایی را که برای تحلیل‌گران انسانی قابل مشاهده نیستند، شناسایی کرده و بر اساس آنها روندهای بازار را پیش‌بینی کند. به عنوان مثال، تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) می‌تواند به تحلیل محتوای شبکه‌های اجتماعی و اخبار پرداخته و تاثیرات آنها بر قیمت ارزهای دیجیتال را مورد بررسی قرار دهد. در ادامه‌ی مطلب پیش‌‌بینی ارز دیجیتال با هوش مصنوعی قصد داریم الگوریتم‌های یادگیری ماشینی را در بحث پیش‌بینی قیمت ارز دیجیتال بررسی کنیم.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در پیش‌بینی ارز دیجیتال

یادگیری ماشینی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی به شمار می‌رود که در آن ماشین‌ها با استفاده از داده‌ها یاد می‌گیرند و بر اساس این یادگیری می‌توانند پیش‌بینی‌هایی را انجام دهند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین که در پیش‌بینی ارز دیجیتال استفاده می‌شوند، عبارتند از:

۱. شبکه‌های عصبی مصنوعی (ANN)

شبکه‌های عصبی از ساختار مغز انسان الهام گرفته‌اند و از لایه‌های مختلفی تشکیل شده‌اند که می‌توانند الگوهای پیچیده و غیرخطی را شناسایی کنند. در پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال، از شبکه‌های عصبی برای تحلیل داده‌های زمانی (Time Series Analysis) استفاده می‌شود تا الگوهای پنهان در تاریخچه قیمت‌ها شناسایی گردد.

۲. یادگیری عمیق (Deep Learning)

یادگیری عمیق یک شاخه‌ی پیشرفته از یادگیری ماشین محسوب می‌شود که در آن از شبکه‌های عصبی با تعداد لایه‌های زیاد استفاده می‌شود. این تکنیک می‌تواند برای تحلیل داده‌های بزرگ و پیچیده مانند داده‌های تاریخی بازارهای مالی و تحلیل محتوای متنی به کار رود. یکی از مدل‌های معروف در یادگیری عمیق، شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) است که برای پیش‌بینی سری‌های زمانی مانند قیمت ارز دیجیتال مناسب است.

۲۱,۴۹۹,۰۰۰ تومان

۳. مدل‌های مبتنی بر رگرسیون

الگوریتم‌های رگرسیون مانند رگرسیون خطی و رگرسیون لجستیک برای پیش‌بینی متغیرهای پیوسته و باینری به کار می‌روند. در بازار ارزهای دیجیتال، از رگرسیون برای پیش‌بینی روند قیمت یا احتمال وقوع یک تغییر خاص در بازار استفاده می‌شود.

۴. الگوریتم‌های خوشه‌بندی (Clustering)

الگوریتم‌های خوشه‌بندی به دسته‌بندی داده‌ها بر اساس شباهت‌ها می‌پردازند. در پیش‌بینی ارز دیجیتال، می‌توان از این الگوریتم‌ها برای شناسایی گروه‌های مشابه از داده‌ها، مانند گروه‌های ارزهای دیجیتال با رفتار قیمتی مشابه استفاده کرد.

۵. مدل‌های تقویت شده (Boosting)

این مدل‌ها مجموعه‌ای از مدل‌های ساده‌تر را با هم ترکیب می‌کنند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری را ارائه دهند. الگوریتم‌هایی مانند XGBoost و LightGBM برای تحلیل داده‌های مالی پیچیده بسیار موثر هستند.

مزایا و معایب استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی ارز دیجیتال

هوش مصنوعی، با تمام قابلیت‌های پیشرفته‌اش، مزایا و معایبی نیز دارد که باید به آنها توجه شود.

مزایا

• افزایش دقت پیش‌بینی: هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌های عظیم و پیچیده، دقت پیش‌بینی‌های کوتاه‌مدت و میان‌مدت را افزایش دهد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند تغییرات کوچک و الگوهای نامشهود در داده‌های تاریخی را شناسایی کنند.
• پردازش سریع داده‌ها: هوش مصنوعی می‌تواند داده‌های مالی را به ‌سرعت پردازش کرده و نتایج را در کمترین زمان ممکن ارائه دهد، که این امر برای بازارهای ناپایدار و پرنوسان ارز دیجیتال اهمیت بالایی دارد.
• شناسایی الگوهای پنهان: با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، هوش مصنوعی می‌تواند الگوهایی را که برای تحلیل‌گران انسانی قابل تشخیص نیستند، شناسایی کند و در پیش‌بینی قیمت‌ها به کار گیرد.
• کاهش ریسک سرمایه‌گذاری: استفاده از الگوریتم‌های هوشمند می‌تواند با شناسایی فرصت‌های خرید و فروش مناسب، به کاهش ریسک سرمایه‌گذاری کمک کند.

معایب

• پیش‌بینی‌های غیرقطعی: هیچ الگوریتمی نمی‌تواند با قطعیت صد در صد روندهای بازار را پیش‌بینی کند؛ چرا که بازار ارزهای دیجیتال تحت تاثیر عوامل بسیاری قرار دارد که برخی از آنها غیر قابل پیش‌بینی هستند.
• نیاز به داده‌های بزرگ و با کیفیت: برای بهبود دقت پیش‌بینی‌ها، الگوریتم‌های هوش مصنوعی به داده‌های بزرگ و دقیق نیاز دارند. در صورتی که داده‌ها ناکافی یا نادرست باشند، نتایج پیش‌بینی نیز تحت تاثیر قرار خواهند گرفت.
• تاثیرات منفی داده‌های ناقص یا نامناسب: داده‌های با کیفیت پایین یا داده‌هایی که به ‌خوبی تمیز نشده‌اند، می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین را به اشتباه بیاندازند و پیش‌بینی‌های نادرستی را ارائه دهند.
• هزینه‌های بالا: پیاده‌سازی و نگهداری مدل‌های هوش مصنوعی، به ‌ویژه در مقیاس بزرگ ممکن است هزینه‌بر باشد.

۵۰,۷۰۰,۰۰۰ تومان

مثال‌هایی از سیستم‌های موجود برای پیش‌بینی ارز دیجیتال با هوش مصنوعی

سیستم‌ها و پلتفرم‌های متعددی وجود دارند که از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی قیمت ارزهای دیجیتال استفاده می‌کنند. برخی از این سیستم‌ها عبارتند از:

پلتفرم‌های پیش‌بینی مبتنی بر تحلیل تکنیکال و فاندامنتال

برخی از پلتفرم‌ها از هوش مصنوعی برای ترکیب دو روش تحلیل تکنیکال و فاندامنتال استفاده می‌کنند. در این روش، داده‌های مربوط به شاخص‌های تکنیکال مانند میانگین‌های متحرک، حجم معاملات و همچنین داده‌های فاندامنتال مانند اخبار و گزارش‌های اقتصادی برای پیش‌بینی قیمت به کار گرفته می‌شوند.

بات‌های معاملاتی خودکار

بات‌های معاملاتی خودکار از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای قیمتی و اجرای معاملات در زمان‌های مناسب استفاده می‌کنند. این بات‌ها می‌توانند به ‌صورت خودکار و با استفاده از سیگنال‌های معاملاتی به خرید و فروش ارزهای دیجیتال بپردازند.

شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق در پلتفرم‌های تحلیلی

برخی از پلتفرم‌ها از مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های بازار و پیش‌بینی قیمت‌ها استفاده می‌کنند. این پلتفرم‌ها با تحلیل داده‌های تاریخی و همچنین داده‌های حاصل از شبکه‌های اجتماعی و اخبار سعی می‌کنند روندهای آینده‌ی بازار را شناسایی کنند.

چالش‌ها و محدودیت‌های استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی ارزهای دیجیتال

رویدادهای غیرمنتظره مانند تغییرات قوانین، سیاست‌های مالی و حملات سایبری می‌توانند بازار ارزهای دیجیتال را به ‌طور ناگهانی تحت تاثیر قرار دهند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی ممکن است نتوانند به سرعت به این تغییرات واکنش نشان دهند. از طرفی دیگر، داده‌های مورد استفاده باید دقیق و به‌روز باشند. هرگونه خطا یا تاخیر در داده‌ها می‌تواند بر دقت پیش‌بینی‌ها تاثیر منفی بگذارد.

علاوه بر موارد گفته شده، توسعه و تنظیم پارامترهای مدل‌های یادگیری عمیق به دانش و تجربه تخصصی نیاز دارد و ممکن است برای بسیاری از افراد چالش‌برانگیز باشد. با تمام این تفاسیر، ارزهای دیجیتال به ‌طور کلی نوسانات شدیدی دارند و این امر پیش‌بینی دقیق را دشوار می‌کند. حتی با استفاده از الگوریتم‌های پیشرفته، نتایج همیشه قطعی و دقیق نخواهند بود.

کاربردهای پیشرفته هوش مصنوعی در بازارهای مالی

هوش مصنوعی علاوه بر پیش‌بینی قیمت، کاربردهای گسترده‌تری در بازارهای مالی به ‌ویژه در حوزه ارزهای دیجیتال دارد. در این بخش به برخی از این کاربردها که باعث می‌شوند هوش مصنوعی به ابزاری چندمنظوره برای معامله‌گران و سرمایه‌گذاران تبدیل شود، می‌پردازیم.

۱. مدیریت ریسک (Risk Management)

یکی از مهم‌ترین بخش‌های سرمایه‌گذاری، مدیریت ریسک تلقی می‌شود. بازار ارزهای دیجیتال به ‌خاطر نوسانات بالا ریسک‌های زیادی دارد و تحلیل‌های سنتی اغلب نمی‌توانند به ‌خوبی ریسک‌های ناگهانی را پیش‌بینی کنند. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل تاریخی نوسانات و شناسایی الگوهای ریسکی، به سرمایه‌گذاران کمک کند تا تصمیمات بهتری درباره زمان خرید و فروش بگیرند.

مدل‌های یادگیری ماشین برای مدیریت ریسک

الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند مدل‌های رگرسیون و تصادفی می‌توانند برای تحلیل داده‌های تاریخی و شناسایی بازه‌های زمانی با ریسک بالا یا پایین به کار روند.

مدل‌های مبتنی بر داده‌های بزرگ (Big Data)

هوش مصنوعی می‌تواند حجم زیادی از داده‌های مربوط به معاملات گذشته و نوسانات قیمت را در مدت زمان کوتاهی پردازش کند و نتایج قابل اعتمادی را برای مدیریت ریسک ارائه دهد.

۲. تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)

در بازار ارزهای دیجیتال، تحلیل احساسات یا Sentiment Analysis یکی از ابزارهای قدرتمند محسوب می‌شود که با تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی، اخبار و انجمن‌های آنلاین می‌تواند جهت‌گیری‌های روانی بازار را مشخص کند. در این زمینه، الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تحلیل داده‌های متنی به‌کار می‌روند.

تحلیل احساسات در رسانه‌های اجتماعی

به‌عنوان مثال، افزایش ناگهانی حجم توییت‌ها یا پست‌های مثبت درباره یک ارز دیجیتال می‌تواند نشان‌دهنده افزایش احتمالی قیمت آن باشد.

تحلیل اخبار جهانی

الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به ‌طور خودکار داده‌های خبری را اسکن و احساسات مثبت یا منفی مرتبط با ارزهای دیجیتال را استخراج کنند. این کار باعث می‌شود سرمایه‌گذاران به ‌طور هم‌زمان با روند‌های روانی بازار آشنا شوند و تصمیمات بهتری بگیرند.

۳۹,۹۹۰,۰۰۰ تومان

۳. تشخیص تقلب و فعالیت‌های مشکوک

یکی دیگر از کاربردهای مهم هوش مصنوعی در بازار ارزهای دیجیتال، تشخیص تقلب و فعالیت‌های مشکوک مانند معاملات غیرعادی است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند الگوهای غیرعادی در معاملات یا رفتارهای مشکوک را شناسایی و از طریق آن به امنیت بازار کمک کنند.

الگوریتم‌های تشخیص تقلب (Fraud Detection)

این الگوریتم‌ها با تحلیل رفتارهای معاملاتی و شناسایی الگوهای غیر معمول می‌توانند وقوع تقلب‌های بزرگ یا حملات سایبری را قبل از آنکه تاثیر منفی زیادی بر بازار داشته باشند، پیش‌بینی کنند.

بررسی تراکنش‌های بلاکچین

هوش مصنوعی می‌تواند رفتار تراکنش‌ها در بلاکچین را تحلیل و هرگونه حرکت غیرعادی یا مشکوک را شناسایی کند، مانند تراکنش‌های بسیار بزرگ یا به ‌طور ناگهانی تکرارشونده که ممکن است نشانه‌ای از پول‌شویی یا دستکاری قیمت‌ها باشند.

نقش هوش مصنوعی در معاملات خودکار (Automated Trading)

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بازار ارزهای دیجیتال، توسعه‌ی سیستم‌های معاملاتی خودکار است که این روزها به شدت تبلیغ می‌شود. این سیستم‌ها که به ‌عنوان بات‌های معاملاتی یا تریدرهای خودکار شناخته می‌شوند، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای شناسایی فرصت‌های معاملاتی و اجرای معاملات در لحظه‌ی مناسب استفاده می‌کنند.

۱. بات‌های معاملاتی مبتنی بر الگوریتم

بات‌های معاملاتی مبتنی بر الگوریتم، سیستم‌هایی هستند که از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی و شبکه‌های عصبی برای شناسایی الگوهای قیمتی و اجرای خودکار معاملات استفاده می‌کنند. این بات‌ها می‌توانند معاملات را بر اساس سیگنال‌های معاملاتی که از داده‌های تاریخی و تحلیل‌های فعلی استخراج می‌شوند، انجام دهند. برخی از این استراتژی‌ها شامل استفاده از اندیکاتورهای تکنیکال مانند میانگین متحرک، شاخص قدرت نسبی (RSI) و اندیکاتور مکدی (MACD) هستند که به صورت خودکار به‌کار گرفته می‌شوند.

۲. بات‌های معاملاتی مبتنی بر یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning)

یادگیری تقویتی یکی از روش‌های پیشرفته هوش مصنوعی به شمار می‌رود که در آن بات‌های معاملاتی از طریق تجربه‌ یاد می‌گیرند. این بات‌ها می‌توانند با انجام معاملات واقعی و بررسی نتایج آنها، رفتار خود را بهینه کنند و به‌ طور پیوسته استراتژی‌های خود را بهبود بخشند.

این بات‌ها معمولا برای تحلیل نوسانات کوتاه ‌مدت و استفاده از فرصت‌های معاملاتی لحظه‌ای به کار می‌روند. این مدل ربات‌ها با اجرای معاملات کوچک و بررسی نتایج، به مرور زمان یاد می‌گیرند که در واقع چه زمان‌هایی، بهترین فرصت‌ برای خرید یا فروش است.

۳. پیاده‌سازی بات‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های معاملاتی

پلتفرم‌های معاملاتی پیشرفته مانند MetaTrader و TradingView به کاربران امکان می‌دهند تا بات‌های معاملاتی خود را با استفاده از زبان‌های برنامه‌نویسی خاص یا APIها پیاده‌سازی کنند. برخی از این پلتفرم‌ها حتی امکاناتی را برای توسعه و تست مدل‌های هوش مصنوعی به معامله‌گران ارائه می‌دهند.

چالش‌های استفاده از هوش مصنوعی در پیش‌بینی ارز دیجیتال

پیش‌‌بینی ارز دیجیتال با هوش مصنوعی مزایای بسیاری دارد، اما با چالش‌ها و مشکلات خاصی نیز همراه است.

۱. تاثیرپذیری از داده‌های غلط یا ناقص

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌ها در پیش‌بینی‌های هوش مصنوعی این است که نتایج پیش‌بینی به ‌شدت به کیفیت داده‌های ورودی بستگی دارد. داده‌های ناقص، نادرست یا با تاخیر می‌توانند مدل‌های یادگیری ماشین را به ‌اشتباه بیندازند و پیش‌بینی‌های غلط را ارائه دهند. همچنین فرآیند تمیز کردن داده‌ها (Data Cleaning) و حذف نویزها یکی از مراحل حساس در استفاده از هوش مصنوعی محسوب می‌شود. اگر این فرآیند به ‌درستی انجام نشود، مدل‌های هوش مصنوعی ممکن است به داده‌های نادرست واکنش نشان دهند.

۲. عدم قطعیت در پیش‌بینی‌های بلند مدت

بازار ارزهای دیجیتال به ‌شدت تحت تاثیر اخبار و رویدادهای ناگهانی قرار دارد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی معمولا برای پیش‌بینی‌های کوتاه‌ مدت عملکرد بهتری دارند، اما پیش‌بینی‌های بلند مدت به دلیل تاثیرات عوامل غیرقابل پیش‌بینی مانند تغییرات قوانین و حملات سایبری دشوار است.

۱۶,۱۰۰,۰۰۰ تومان

۳. نیاز به دانش فنی برای پیاده‌سازی

پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی نیازمند دانش فنی و تجربه در زمینه‌های مختلفی مانند برنامه‌نویسی، علوم داده و تحلیل تکنیکال است. این پیچیدگی باعث می‌شود که بسیاری از سرمایه‌گذاران یا معامله‌گران نتوانند به‌راحتی از این تکنولوژی استفاده کنند.

۴. هزینه‌های بالا

توسعه و پیاده‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ ویژه برای پلتفرم‌های بزرگ معاملاتی، ممکن است هزینه‌بر باشد. علاوه بر این مورد، برای بهره‌برداری از سیستم‌های هوش مصنوعی به زیرساخت‌های پردازشی قدرتمند نیاز است که هزینه‌های سرور و ذخیره‌سازی را افزایش می‌دهد.

آینده هوش مصنوعی در پیش‌بینی ارزهای دیجیتال

با رشد سریع تکنولوژی‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، آینده این فناوری در پیش‌بینی بازار ارزهای دیجیتال امیدوارکننده به ‌نظر می‌رسد. الگوریتم‌های پیچیده‌تری مانند یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی بازگشتی با افزایش دقت و قابلیت‌های پیش‌بینی، می‌توانند به موفقیت بیشتری در پیش‌بینی بازارهای مالی دست پیدا کنند.

انتظار می‌رود که الگوریتم‌های هوش مصنوعی در آینده به ‌گونه‌ای پیشرفته‌تر شوند که بتوانند به‌ طور خودکار تغییرات بازار را شناسایی کرده و با تنظیمات خودکار، بهترین استراتژی‌ها را در لحظه به‌کار بگیرند. همچنین با توسعه‌ی بیشتر اینترنت اشیا (IoT) و شبکه‌های ۵G، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند به ‌طور مداوم داده‌های لحظه‌ای را جمع‌آوری و تحلیل کنند تا پیش‌بینی‌های دقیق‌تری را ارائه دهند.

پیش‌‌بینی ارز دیجیتال با هوش مصنوعی؛ ریسک بالا به همراه پیچیدگی‌

پیش‌بینی ارز دیجیتال با هوش مصنوعی به دلیل نوسانات بالا و پیچیدگی‌های بازار، جذابیت زیادی برای سرمایه‌گذاران و معامله‌گران دارد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، مانند شبکه‌های عصبی و یادگیری عمیق، به تحلیل داده‌های پیچیده و شناسایی الگوهایی که برای تحلیل‌گران انسانی دشوار است، کمک می‌کنند. این تکنیک‌ها می‌توانند دقت پیش‌بینی‌های کوتاه ‌مدت و میان ‌مدت را بهبود بخشیده و با شناسایی الگوهای پنهان و تحلیل داده‌های شبکه‌های اجتماعی و اخبار، فرصت‌های سرمایه‌گذاری بهتری را ایجاد کنند.

با این حال، چالش‌های قابل توجهی نیز وجود دارد. دقت این پیش‌بینی‌ها به شدت به کیفیت و حجم داده‌های ورودی وابسته است و داده‌های ناقص یا نادرست می‌توانند منجر به پیش‌بینی‌های اشتباه شوند. همچنین، رویدادهای ناگهانی مانند تغییرات قوانین یا حملات سایبری ممکن است تاثیرات غیرمنتظره‌ای بر بازار داشته باشند که الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادر به پیش‌بینی آنها نیستند. در نهایت، هزینه‌های پیاده‌سازی و نیاز به تخصص برای تنظیم مدل‌ها نیز ممکن است مانع از استفاده گسترده از این فناوری شود.

۱۹,۸۰۰,۰۰۰

تومان

۳۴,۲۹۹,۰۰۰

تومان

به طور کلی، هوش مصنوعی می‌تواند به عنوان یک ابزار قدرتمند در پیش‌بینی و مدیریت ریسک بازار ارزهای دیجیتال مورد استفاده قرار گیرد، اما نتایج آن همیشه قطعی و بدون خطا نخواهند بود. ترکیب این فناوری با دانش و تجربه‌ی انسانی می‌تواند رویکردی موثر برای بهبود تصمیم‌گیری در سرمایه‌گذاری باشد. بنابراین، پیش‌‌بینی ارز دیجیتال با هوش مصنوعی می‌تواند در آینده به طرز جدی‌تری مورد استفاده قرار گیرد.

منبع: دیجی‌کالا مگ