Anticipation de la valeur des crypto-monnaie en utilisant les LSTM

****************** RESUME**************************** Ce mémoire s'inscrit dans le cadre de l’application de l’apprentissage automatique dans la prédiction des prix des crypto-monnaies. Nous avons implémenté les algorithmes et les modéles les plus utilisées dans la plupart des études de marché financier. Ainsi, nous avons conçu trois modèles basés sur les réseaux de neurones artificiels sélectionnés pour leurs performances lors de la phase d’entrainement. Enfin, nous avons testé la qualité de ces modèles en réalisant des comparaisons entre les modèles lors duquel nous avons eu de bons résultats. L’un des succès est l’évaluation obtenue à l’aide du premier modèle, qui a confirmé ses statistiques lors de l’entrainement. Mots clés : Crypto-monnaies, prediction, intelligence artificielle, apprentissage automatique, apprentissage profond, réseaux de neurones artificiels.

Abstract********** This dissertation is part of the application of apprentissage automatique in the prediction of cryptocurrency prices. We have implemented the algorithms and models most used in most financial market research. Thus, we have designed three models based on artificial neural networks selected for their performance during the training phase. Finally, we tested the quality of these models by making comparisons between models during which we had good results. One of the successes was the assessment obtained using the first model, which confirmed its statistics during training. Keywords: Crypto-currencies, prediction, artificial intelligence, machine learning, deep learning, artificial neural networks.