Fuzzy-GRA як чорчӯбаи гибридии пешгӯист, ки вурудҳои муҳими пешгӯиро бо Таҳлили Робитаи Хокистарӣ (Grey Relational Analysis, GRA) муайян намуда, робитаҳои ғайрихаттии байни ин вурудҳоро бо Системаи Хулосабарории Норавшан аз навъи Mamdani (Fuzzy Inference System, FIS) моделсозӣ мекунад. Таҳқиқоти баррасишуда дар 5359 мушоҳидаи ҳаррӯзаи Bitcoin барои давраи июли 2010–марти 2025 тағйирёбандаҳои шумораи суроғаҳои фаъол, шумораи транзаксияҳо, даромади майнерҳо, hash rate, нарх, таносуби MVRV ва эҳсоси бозорро муқоиса мекунад. Дар натиҷаҳои GRA суроғаҳои фаъол, шумораи транзаксияҳо ва даромади майнерҳо бо ҳаҷми транзаксияҳо қавитарин монандии геометриро нишон додаанд; модели Fuzzy-GRA, ки бо ин се вуруд сохта шудааст, дар 145 равзанаи санҷиши walk-forward дар маҷмӯъ 4350 пешгӯии берун аз намуна тавлид кардааст.

Дар ҷадвали асосии самаранокӣ арзиши RMSE-и модели Fuzzy-GRA 0.3521 ва барои регрессияи хаттӣ 0.5178 мебошад; ин тақрибан ба %32.2 коҳиши RMSE мувофиқ аст. Беҳбудӣ дар MAE %43.1, дар sMAPE %13.45 ва дар MdAPE %8.1 гузориш шудааст. Ҳарчанд Random Forest ва LSTM нисбат ба регрессияи хаттӣ натиҷаи беҳтар додаанд, RMSE-и Fuzzy-GRA пасттар аст. Санҷиши Diebold–Mariano нишон медиҳад, ки фарқи хатои пешгӯӣ байни Fuzzy-GRA ва модели хаттӣ аз ҷиҳати оморӣ маънодор аст.

Аммо ин натиҷа маънои онро надорад, ки “шумораи суроғаҳои фаъол боиси ҳаҷми транзаксияҳо мешавад”. Суроғаҳои фаъол ва шумораи транзаксияҳо қисман бо сохтори баҳисобгирии ҳаҷми транзаксияҳо робитаи механикӣ доранд. Даъвои асосии таҳқиқот ин аст, ки ин нишондиҳандаҳои on-chain ҳангоми истифода бо таъхир ва ба шакли ғайрихаттӣ нисбат ба модели хаттӣ иттилои иловагии пешгӯӣ медиҳанд. Муаллифон ин масъаларо инчунин бо санҷиши устуворие озмудаанд, ки суроғаҳои фаъол ва шумораи транзаксияҳоро аз модел хориҷ мекунад.

Масъалаи таҳқиқот

Дар ҳоле ки қисми муҳими таҳқиқоти криптовалюта ба пешгӯии нарх равона шудааст, ҳаҷми транзаксияҳо, ки арзиши иқтисодии воқеан дар блокчейн интиқолёфтаро ифода мекунад, камтар омӯхта шудааст. Ҳаҷми транзаксияҳои Bitcoin танҳо инъикоси ҳаракати спекулятивии нарх нест; он фаъолияти on-chain аст, ки интиқоли арзиш байни суроғаҳо дар шабакаро чен мекунад. Аз ин рӯ, масъалаи марказии таҳқиқот муайян кардани он аст, ки ҳаҷми транзаксияҳо бо кадом нишондиҳандаҳои шабака ва бозор ба таври устувортар ҳамҳаракат мешавад ва чӣ гуна метавон ин робитаҳоро барои пешгӯӣ истифода бурд.

Маълумоти криптовалюта хусусиятҳое дорад, ки моделсозии классикии хаттиро барои ин масъала душвор мегардонад. Дар нарх, шумораи транзаксияҳо ва нишондиҳандаҳои арзёбӣ думҳои вазнин, шикастҳои ногаҳонӣ ва робитаҳои вобаста ба режим вуҷуд доранд. Масалан, даромади майнерҳо ва ҳаҷм метавонанд дар давраҳои муқаррарӣ якҷо ҳаракат кунанд, аммо дар halving-и Bitcoin тағйири даромади майнерҳо метавонад ҳамзамон бо ҳаҷми транзаксияҳо ҳаракат накунад. Дар давраҳои сербории шабака бошад, бо афзоиши ҳаҷм вокуниши даромади майнерҳо метавонад дертар ба амал ояд.

Тағйирёбандаҳои асосии истифодашуда дар таҳқиқот

Барои кам кардани ихроҷи иттилои ҳамзамон бо ҳадафи пешгӯӣ, тағйирёбандаҳои мустақил бо арзишҳои гузаштаи худ истифода шудаанд. Дар Ҷадвали иловагии A2 барои суроғаҳои фаъол, шумораи транзаксияҳо ва даромади майнерҳо таъхирҳои аз як то се рӯз; барои HashRate таъхирҳои як ва ду рӯз; барои нарх, MVRV ва нишондиҳандаҳои эҳсосот таъхири якрӯза бар асоси таҳлили PACF нишон дода шудааст.

Коркарди пешакии маълумот

Дар марҳилаи GRA тағйироти ҳаррӯза ба шакли log-return табдил дода шудаанд:

\[ r_t=\ln(v_t)-\ln(v_{t-1}) \]

Дар ин ҷо \(v_t\) арзиши тағйирёбандаи мувофиқро дар рӯзи \(t\); \(v_{t-1}\) арзиши рӯзи қаблиро; ва \(r_t\) тағйири ҳаррӯзаи логарифмиро нишон медиҳад. Ин табдилдиҳӣ барои ифода кардани тағйироти мултипликативии нарх ва шабака дар миқёси ҷамъшаванда ва беҳтар кардани статсионарӣ истифода шудааст.

Дар маҷмӯъ 18 арзиши гумшуда тақрибан ба %0.34 ҳамаи мушоҳидаҳо баробар буда, бо интерполятсияи хаттӣ пур карда шудаанд. Арзишҳои фавқулодаи берун аз се IQR муайян шуда, арзишҳои канории дахлдор дар 99-percentile winsorize шудаанд.

Барои GRA тағйирёбандаҳо инчунин бо усули min–max ба фосилаи 0–1 миқёсбандӣ шудаанд:

\[ x_{\text{norm}}= \frac{x-\min(x)} {\max(x)-\min(x)} \]

Таҳқиқот баъдан нормализатсияи z-score-ро низ ҳамчун санҷиши устуворӣ татбиқ кардааст; тартиби тағйирёбандаҳо пурра нигоҳ дошта шуда, тағйири арзишҳои GRG аз 0.003 камтар мондааст.

Тақсимоти омӯзиш ва санҷиш

Дар тақсимоти асосии хронологии маълумот маҷмӯи омӯзишӣ 4023 мушоҳидаи давраи 18 июли 2010–31 декабри 2021 ва маҷмӯи санҷишӣ 1336 мушоҳидаи давраи 1 январи 2022–21 марти 2025-ро дар бар мегирад. Санҷишҳои ADF ва KPSS барои санҷидани статсионарии log-return истифода шудаанд. Таҳлили бисёршикастии сохтории Bai–Perron чор нуқтаи муҳими шикастро муайян кардааст: декабри 2013, марти 2020, ноябри 2021 ва июни 2022.

Модели сеҳолатаи Пинҳонии Марков (Hidden Markov Model, HMM) инчунин барои муайян кардани зернамунаҳои бозори хирсӣ, ҳаракати паҳлуӣ/ноустувории паст ва бозори барзаговӣ истифода шудааст. Ин тағйирёбандаи режим вуруди модели пешгӯӣ нест; он танҳо дар таҳлили зернамуна ва ҳассосият ба режим истифода шудааст.

Оё GRG-и Баланд дар Таҳлили Робитаи Хокистарӣ Маънои Сабабиятро Дорад?

Не. Grey Relational Grade (GRG) монандии ҳаракати геометрии ду силсилаи нормализатсияшударо дар тӯли вақт чен мекунад; он далели мустақими сабабият нест. GRG-и баланд метавонад аз таъсири мустақим, сабабияти баръакс, омили сеюми умумӣ, робитаи механикии баҳисобгирӣ ё манбаи дигари ҳамҳаракатӣ ба вуҷуд ояд. Дар ин таҳқиқот GRA барои муайян кардани бартарии сабабӣ не, балки барои интихоби вурудҳои пешгӯӣ истифода шудааст.

Коэффисиенти робитаи хокистарӣ

Силсилаи истинодӣ \(X_0\) ҳаҷми транзаксия ва силсилаи муқоисавӣ \(X_i\) яке аз тағйирёбандаҳои номзади тавзеҳдиҳанда мебошад. Дар ҳар нуқтаи вақти \(k\) фарқ чунин ҳисоб мешавад:

\[ \Delta_{0i}(k)=|X_0(k)-X_i(k)| \]

Коэффисиенти робитаи хокистарӣ чунин аст:

\[ \gamma(X_0(k),X_i(k)) = \frac{\Delta_{\min}+\rho\Delta_{\max}} {\Delta_{0i}(k)+\rho\Delta_{\max}} \]

\(\Delta_{\min}\) ва \(\Delta_{\max}\) арзишҳои глобалии ҳадди ақал ва ҳадди аксари ҳамаи фарқҳои мутлақ мебошанд. \(\rho\) коэффисиенти фарқкунанда мебошад. Дар модели асосӣ арзиши анъанавии \(\rho=0.5\) истифода шудааст; ҳамчунин барои арзишҳои 0.1, 0.3, 0.5, 0.7 ва 0.9 таҳлили ҳассосият гузаронида шудааст.

Миёнаи коэффисиентҳои робитаи хокистарӣ барои як тағйирёбанда дар ҳамаи мушоҳидаҳо Дараҷаи Робитаи Хокистариро медиҳад:

\[ \Gamma(X_0,X_i) = \frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n} \gamma(X_0(k),X_i(k)) \]

Рейтинги омилҳои GRA

Барои нигоҳ доштани сохтори вобастагии силсилаи вақт, фосилаҳои эътимод ба ҷойи bootstrap-и мушоҳидаҳои мустақил бо moving-block bootstrap-и дорои дарозии блоки 21-рӯза сохта шудаанд. Барои ҳар GRG 10.000 бознамунагирӣ анҷом дода шуда, percentile-ҳои %2.5–%97.5 ҳамчун фосилаи %95 гузориш шудаанд.

LASSO, ки ҳамчун санҷиши мустақил аз GRA истифода шудааст, низ ҳамон се тағйирёбандаро интихоб кардааст: андозаҳои коэффисиентҳои стандартшуда барои суроғаҳои фаъол 0.412, барои шумораи транзаксияҳо 0.378 ва барои даромади майнерҳо 0.291 мебошанд. Коэффисиентҳои LASSO барои тағйирёбандаҳои боқимонда, аз ҷумла HashRate, то сифр коҳиш дода шудаанд. Коррелятсияи рангаи Spearman байни рейтинги GRA ва рейтинги LASSO 1.00 гузориш шудааст.

Оё рейтинг байни режимҳо устувор аст?

Бо равзанаи ғеҷандаи 365-рӯза ва қадамҳои семоҳа, дар байни июли 2011–марти 2025 55 равзанаи ҳампӯши GRA баррасӣ шудааст. Арзиши GRG-и суроғаҳои фаъол дар ҳамаи режимҳои бозор тақрибан дар фосилаи 0.87–0.94 боқӣ монда; дар давраҳои барзаговии 2013, 2017 ва 2021 мутаносибан тақрибан ба 0.93, 0.92 ва 0.94 расидааст. Шумораи транзаксияҳо дар фосилаи 0.79–0.89 ҳассосияти бештар ба режим нишон додааст, дар ҳоле ки дараҷаи робитаи нарх аз тақрибан 0.85 то 0.74 дар бозори хирсии 2015 коҳиш ёфтааст.

Чаро хулосабарории норавшан истифода шуд?

GRA тартиб медиҳад, ки кадом тағйирёбандаҳо бо силсилаи ҳадаф ҳаракати монанд доранд, аммо сохтори қоидаҳои ғайрихаттиро, ки тағйирёбандаҳо якҷоя месозанд, худ аз худ моделсозӣ намекунад. Аз ин рӯ, суроғаҳои фаъол, шумораи транзаксияҳо ва даромади майнерҳо, ки дар боло ҷой гирифтаанд, ба Системаи Хулосабарории Норавшани навъи Mamdani гузаронида шудаанд.

Ҳар як вуруд ба се синфи лингвистии узвият — “Паст”, “Миёна” ва “Баланд” — тақсим шудааст. Дараҷаи узвият бо функсияи секунҷавӣ ҳисоб карда мешавад:

\[ \mu_{\text{triangular}}(x,a,b,c) = \max\left( \min\left( \frac{x-a}{b-a}, \frac{c-x}{c-b} \right),0 \right) \]

\(a\) ва \(c\) ҳудудҳои поёнӣ ва болоии маҷмӯи норавшанро, \(b\) бошад нуқтаи қуллаеро нишон медиҳад, ки узвият дар он 1 аст. Истифодаи функсияҳои узвияти ҳампӯш ба ҷойи ҳадҳои сахти синф имкон медиҳад, ки масалан суръати афзоиш ҳамзамон қисман “Миёна” ва қисман “Баланд” ифода шавад.

Дар ҳоле ки GRA дар асоси log-return-и ҳаррӯза анҷом дода мешавад, узвиятҳои лингвистии системаи хулосабарории норавшан бо суръатҳои афзоиши солона кор мекунанд:

\[ YoY\_Growth_t = \exp[\ln(v_t)-\ln(v_{t-365})]-1 \]

Тибқи манбаъ, сабаб дар он аст, ки даромадҳои ҳаррӯза арзишҳои хеле хурд ва пурғавғо медиҳанд, дар ҳоле ки афзоиши солона ба маҷмӯаҳои лингвистии монанди “афзоиши паст/миёна/баланд” маънои иқтисодии равшантар медиҳад. Дар ҳар равзанаи пешгӯии walk-forward ин афзоиш танҳо аз арзишҳои таърихие ҳисоб мешавад, ки дар санаи пешгӯӣ аллакай маълум буданд.

Функсияҳои узвият чӣ гуна муайян карда шудаанд?

Параметргузорӣ се марҳила дорад. Дар марҳилаи аввал се мутахассиси таҳлили on-chain тавассути раванди се давраи Delphi ҳудудҳои ибтидоии “Паст–Миёна–Баланд”-ро муайян карданд. Дар марҳилаи дуюм танҳо percentile-ҳои %20, %40, %60 ва %80 давраи омӯзиш истифода шуданд. Дар марҳилаи сеюм параметрҳо бо grid search дар атрофи тақрибан ±%10 арзишҳои эмпирикӣ дақиқ танзим шуда, RMSE дар маълумоти санҷиши 2021 камтарин карда шуд.

Ин калибркунии собит барои модели тавзеҳӣ мебошад. Дар пешгӯии берун аз намунаи walk-forward функсияҳои узвият дар ҳар равзана танҳо аз 1000 рӯзи охирини маълумоти дар он вақт дастрас аз нав ҳисоб шудаанд. Ҳамин тавр, калибркунии тавзеҳии соли 2021 ба пешгӯиҳои давраҳои пешина роҳ наёфтааст.

Се қоидаи ҳамоҳангшудаи норавшан

Вазнҳои қоида аз арзишҳои GRG ҳосил шудаанд. Қоидаи аввал ба вазни нормализатсияшудаи GRG-и суроғаҳои фаъол, қоидаи сеюм ба вазни шумораи транзаксияҳо ва қоидаи дуюм ба миёнаи се вазн асос ёфтааст. Барои табдил додани натиҷа ба як адад усули centroid defuzzification истифода шудааст.

Усул ва Натиҷаҳои Таҳқиқот

Санҷиши walk-forward

Арзёбии асосии модел бо протоколи равзанаи ҳаракаткунанда анҷом дода шудааст, ки аз тақсимоти классикии ягонаи омӯзиш/санҷиш сахттар аст. Дар ҳар равзана 1000 рӯзи охирин ҳамчун маълумоти омӯзишӣ истифода шуда, 30 рӯзи баъдӣ пешгӯӣ ва равзана 30 рӯз ба пеш кӯчонида шудааст. Дар маҷмӯъ 145 равзана × 30 рӯз = 4350 пешгӯии берун аз намуна тавлид шудааст.

Дар ҳар равзана рейтинги GRA, параметрҳои узвият ва вазнҳои қоида танҳо бо маълумоте, ки дар вақти пешгӯӣ дастрас буд, аз нав ҳисоб шудаанд. Ҳувияти се вуруди асосӣ, сохтори се қоидаи ҳамоҳангшуда, усули centroid ва таърифи асосии \(\rho=0.5\) бошад, собитҳои методологӣ мебошанд.

Самаранокии асосии пешгӯӣ

Манбаъ инчунин ду муқоисаи омӯзиши мошиниро гузориш мекунад. Random Forest бо RMSE=0.4321 нисбат ба регрессияи хаттӣ %16.6 ва LSTM бо RMSE=0.3956 %23.8 беҳбудӣ нишон додаанд. Азбаски RMSE-и Fuzzy-GRA 0.3521 аст, он нисбат ба Random Forest %18.7 ва нисбат ба LSTM %11.0 хатои камтар додааст.

Оё Беҳтар Будани Fuzzy-GRA аз Регрессияи Хаттӣ Аз Ҷиҳати Оморӣ Дастгирӣ Мешавад?

Бале, дар доираи пешгӯиҳои берун аз намунаи таҳқиқот дастгирӣ мешавад. Санҷиши Diebold–Mariano барои талафи хатои квадратӣ \(DM=-8.437\) ва \(p<0.0001\) додааст; фосилаи эътимоди %95-и фарқи миёнаи талаф пурра аз сифр поён мондааст. Ҳангоми такрор бо талафи хатои мутлақ низ \(DM=-7.218\) ва \(p<0.0001\) ба даст омадааст. Ин натиҷа бартарии пешгӯиро дар доираи таҳқиқот дастгирӣ мекунад; аммо ба дороиҳои ғайр аз Bitcoin худкорона умумӣ намешавад.

Аблятсия: кадом гурӯҳи иттилоот беҳбудиро мебарад?

Тибқи ҷудокунии муаллифон, аз 32.2 банди фоизии беҳбудии умумии RMSE, 28.8 банд ба вурудҳои on-chain вобаста аст; ин тақрибан ба %89 саҳм баробар мебошад. Тағйирёбандаҳои бозорӣ ва эҳсосот қисми боқимондаи тақрибан %11 саҳми иловагиро медиҳанд.

Агар Суроғаҳои Фаъол ва Шумораи Транзаксияҳо Аллакай Қисми Ҳаҷм Бошанд, Оё Натиҷа Танҳо Робитаи Механикӣ Аст?

Манбаъ ин хавфро эътироф мекунад ва барои санҷидани шарҳи пурра механикӣ санҷиши алоҳидаи устуворӣ анҷом медиҳад, ки шумораи суроғаҳои фаъол ва шумораи транзаксияҳоро аз модел хориҷ мекунад. Модели коҳишёфтаи Fuzzy-GRA, ки танҳо даромади майнерҳо ва HashRate-ро истифода мебарад, RMSE=0.3984 додааст, дар ҳоле ки модели хаттии дорои ҳамин ду вуруд дар RMSE=0.5171 мондааст; Fuzzy-GRA тақрибан %23.1 хатои камтар додааст. Ин натиҷа дастгирӣ мекунад, ки айнияти механикӣ тамоми бартарии пешгӯиро шарҳ намедиҳад, аммо он ҳанӯз далели сабабияти сохторӣ нест.

Санҷишҳои пешгӯишавандагии Granger

Ибораи “Granger-cause” дар ин ҷо месанҷад, ки оё арзишҳои гузашта ба таври оморӣ ба пешгӯии арзишҳои ояндаи ҳадаф кумак мекунанд ё не. Ин санҷиш ба танҳоӣ сабабияти иқтисодӣ ё физикии сохториро исбот намекунад.

Шумораи қоидаҳо ва overfitting

Истифодаи танҳо се қоида дар модел тасодуфӣ нест. RMSE бо як қоида 0.412, бо ду қоида 0.378 ва бо се қоида то 0.352 коҳиш меёбад. Бо чор ва панҷ қоида самаранокӣ тақрибан ба плато мерасад, аммо бо шаш ва зиёда қоида хато боз меафзояд. Бо ҳафт қоида RMSE 0.389, бо ҳашт қоида 0.415 ва бо нӯҳ қоида 0.447 мебошад. Системае, ки ҳамаи 27 қоидаи имконпазирро дар бар мегирад, низ аз сохтори интихобшудаи сеқоидаӣ натиҷаи бадтар медиҳад.

Дар хулосаи overfitting RMSE-и омӯзишии Fuzzy-GRA 0.3247, RMSE-и санҷишӣ 0.3512 ва арзиши overfit ratio 0.081 дода шудааст. Барои модели хаттӣ арзишҳои мувофиқ 0.4602, 0.5178 ва 0.126 мебошанд. Арзиши 0.3512-и RMSE-и санҷишӣ дар манбаъ бо 0.3521-и ҷадвали асосии самаранокӣ ихтилофи хурд дорад; бинобар ин дар муқоисаҳои асосии самаранокӣ арзиши Ҷадвали 7-и асосӣ қабул шудааст.

Меъмориҳои алтернативии норавшан

Ҳарчанд ANFIS тақрибан %1.1 RMSE-и пасттар тавлид кардааст, муаллифон ба сабаби ҳадафи асосии таҳқиқот — тафсирпазирӣ — сохтори Mamdani-ро интихоб кардаанд. Аз ин рӯ, таҳқиқот иддао намекунад, ки “Mamdani дар байни ҳамаи меъмориҳо дақиқии мутлақан баландтаринро медиҳад”; асоси интихоб тавозуни байни дақиқӣ ва тафсирпазирӣ мебошад.

Санҷишҳои дигари устуворӣ

Дар нормализатсияи z-score рейтинги GRA пурра нигоҳ дошта шудааст. Вақте маълумоти ҳаррӯза ба ҳафтаина ҷамъбаст шуд, бартарии RMSE-и Fuzzy-GRA нисбат ба модели хаттӣ %28.3 боқӣ монд ва санҷиши Diebold–Mariano боз \(p<0.0001\) дод. Вақте модел танҳо бо маълумоти то охири 2021 сохта ва дар 2022 санҷида шуд, беҳбудии RMSE %30.1 буд. Ин санҷишҳо дастгирӣ мекунанд, ки натиҷаи асосӣ танҳо ба усули муайяни нормализатсия, микроғавғои ҳаррӯза ё давраи баъд аз 2022 вобаста нест.

Стратегияи содакардашудаи савдо

Манбаъ барои нишон додани он ки фарқи дақиқии пешгӯӣ дар миқёси амалӣ чӣ гуна менамояд, инчунин симулятсияи содакардашудаи савдои Bitcoin сохтааст. Модели норавшан афзоиши ҳаҷми рӯзи дигарро дар асоси иттилои қаблӣ пешгӯӣ мекунад; агар пешгӯӣ аз медианаи пешгӯиҳои 60 рӯзи охир зиёд бошад, мавқеи long дар Bitcoin қабул мешавад, вагарна нақд нигоҳ дошта мешавад. Барои ҳар транзаксия %0.1 хароҷот татбиқ шудааст.

Оё Ин Симулятсияи Савдо Далели Стратегияи Фоидаовари Bitcoin бо Fuzzy-GRA Аст?

Не. Муаллифони манбаъ ин бахшро махсус ҳамчун симулятсияи тавзеҳӣ маҳдуд мекунанд. Азбаски ҳисоб ҳамаи шароити воқеии савдо, аз ҷумла slippage, таъсири бозор, хароҷоти маблағгузорӣ ва маҳдудиятҳои танзимиро дар бар намегирад, даромад ва таносубҳои Sharpe-и гузоришшуда набояд ҳамчун самаранокии воқеии сармоягузорӣ ё маслиҳати сармоягузорӣ тафсир шаванд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ мекунад

• Қавитарин ва устувортарин робитаи геометрӣ бо ҳаҷми транзаксияҳо дар суроғаҳои фаъол ва шумораи транзаксияҳо дида мешавад.
• Даромади майнерҳо низ нисбат ба нарх ва эҳсоси бозор GRG-и баландтар дорад.
• Fuzzy-GRA дар доираи ин маҷмӯи маълумот ва протоколи санҷиш нисбат ба регрессияи хаттӣ хатои берун аз намунаи ба таври назаррас пасттар медиҳад.
• Бартарии усулҳои ғайрихаттӣ махсусан дар рӯзҳои душвортар ва дорои ноустувории баланд равшантар мешавад.
• Иттилои on-chain қисми асосии беҳбудии умумии пешгӯиро таъмин мекунад.
• Се қоидаи ҳамоҳангшуда нисбат ба пойгоҳҳои васеътари қоидаҳо дар тавозуни дақиқӣ–тафсирпазирӣ натиҷаи қавӣ медиҳанд.
• Натиҷаҳо дар санҷишҳои нормализатсия, ҷамъбасти ҳафтаина, хориҷ кардани давраи баъд аз 2022 ва меъмориҳои алтернативии норавшан умуман нигоҳ дошта мешаванд.

Натиҷаҳое, ки таҳқиқот дастгирӣ намекунад

• Рейтинги GRA далели сабабияти сохторӣ нест.
• Сабабияти Granger маънои сабабияти иқтисодӣ ё физикиро надорад.
• Гуфта намешавад, ки суроғаҳои фаъол ва шумораи транзаксияҳо аз ҳаҷми транзаксияҳо комилан мустақиланд.
• Нишон дода нашудааст, ки Fuzzy-GRA дар ҳамаи криптовалютаҳо ҳамон муваффақиятро медиҳад.
• Дар Ethereum ё шабакаҳои proof-of-stake санҷиши байнидороиҳо гузаронида нашудааст.
• Модел системаи комилан мутобиқшаванда нест, ки ба тағйироти ояндаи режим худкорона мутобиқ шавад.
• Симулятсияи савдо далели фоидаоварии кафолатнок дар ҷаҳони воқеӣ ё маслиҳати сармоягузорӣ нест.

Маҳдудиятҳо

Маҳдудияти аввалини асосие, ки муаллифони манбаъ зикр мекунанд, статикӣ будани сохтори қоидаҳо мебошад. Гарчанде дар арзёбии walk-forward баъзе параметрҳои вобаста ба маълумот аз нав ҳисоб мешаванд, се вуруди асосии интихобшуда ва сохтори қоидаҳо собитанд. Ҳодисаҳои halving-и оянда ё тағйироти режими бозор метавонанд ин робитаҳоро тағйир диҳанд.

Маҳдудияти дуюм фарогирии тағйирёбандаҳо мебошад. Азбаски модел ба асосҳои блокчейн тамаркуз мекунад, ҳамаи тағйирёбандаҳои васеътари шабакаҳои иҷтимоӣ, нишондиҳандаҳои макроиқтисодӣ ва тағйирёбандаҳои рӯйдодҳои танзимӣ ба модел дохил нашудаанд.

Маҳдудияти сеюм ин аст, ки таҳқиқот танҳо дар Bitcoin анҷом шудааст. Бе санҷиш дар шабакаҳое, ки меъмории иқтисодии дигар, ба монанди proof-of-stake доранд, наметавон фарз кард, ки ҳамон рейтинги омилҳо эътибор дорад.

Маҳдудияти чорум робитаи таърифии баъзе нишондиҳандаҳои асосии on-chain бо сохтори баҳисобгирии тағйирёбандаи ҳадаф мебошад. Гарчанде манбаъ бо санҷиши модели коҳишёфта ба ин масъала посух додан мехоҳад, ин сохтор ҳамоно тафсирҳои сабабиро маҳдуд мекунад.

Ёддошт оид ба Манбаъ ва Усул

Унвони аслӣ: Integrating Fuzzy Logic with Grey Relational Analysis for Enhanced Cryptocurrency Transaction Modelling

Муаллифон: Kongolo Olivier Musampa; Clement Jules Mba.

Муаллифони масъул: Kongolo Olivier Musampa ва Clement Jules Mba.

Муассиса: School of Economics, University of Johannesburg, Auckland Park, Johannesburg, South Africa.

Маҷалла: Economies.

Ношир: MDPI.

Сабти библиографӣ: 2026, Ҷилди 14, Шумораи 9, Мақолаи 401.

DOI: 10.3390/economies14090401.

Санаҳо: Қабулшуда 11 март 2026; бознигарӣ 3 май 2026; пазируфташуда 5 май 2026; нашршуда 9 сентябр 2026.

Версия: Version of Record.

Литсензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Навъи манбаъ: Таҳқиқоти эмпирикии пешгӯӣ/моделсозӣ дар силсилаи ҳаррӯзаи вақти Bitcoin.

Маълумоти асосӣ: 5359 мушоҳидаи ҳаррӯзаи Bitcoin. Бахши асосии усул фосилаи маълумотро 18 июли 2010–21 марти 2025 нишон медиҳад, дар ҳоле ки Ҷадвали иловагии A1 санаи анҷомро 22 марти 2025 нишон медиҳад.

Манбаъҳои маълумот: CoinMetrics, alternative.me барои Crypto Fear & Greed Index ва CoinMarketCap барои маълумоти бозорие, ки дар таҳқиқот зикр шудааст.

Усули асосӣ: табдилдиҳии ҳаррӯзаи log-return; нормализатсияи min–max; Grey Relational Analysis; санҷиши ҳассосияти \(\rho=0.1–0.9\); санҷиши LASSO; равзанаҳои ғеҷандаи 365-рӯзаи GRA; Системаи Хулосабарории Норавшани навъи Mamdani; функсияҳои секунҷавии узвият; параметргузории семарҳилавии узвият; centroid defuzzification; санҷиши walk-forward; moving-block bootstrap; санҷиши Diebold–Mariano; аблятсия; санҷишҳои Granger ва таҳлилҳои алтернативии устувории модел.

Тарҳи walk-forward: равзанаи омӯзишии 1000-рӯза, уфуқи пешгӯии 30-рӯза, қадами ҳаракати 30-рӯза, 145 равзана ва 4350 пешгӯии берун аз намуна. Бахши асосии усул фосилаи вақти санҷишро октябри 2013–марти 2025 медиҳад, дар ҳоле ки хулосаи Appendix D ибораи 2019–2025-ро истифода мекунад; ин фарқи дохили манбаъ набояд бидуни ҳал шудан ба як фосилаи вақт ҳамчун ҳақиқати қатъӣ муттаҳид карда шавад.

Маблағгузорӣ: Таҳқиқот маблағгузории беруна нагирифтааст.

Этика: Муқаррароти Institutional Review Board ва informed consent татбиқ намешаванд.

Дастрасии маълумот: Гуфта мешавад, ки нишондиҳандаҳои транзаксия ва on-chain-и Bitcoin ва маълумоти эҳсосот дар манбаъҳои тарафи сеюми истифодашуда барои умум дастрасанд. Гузориш шудааст, ки татбиқи Python-и Fuzzy-GRA-ро аз corresponding author бо дархости асоснок гирифтан мумкин аст.

Бархӯрди манфиатҳо: Муаллифон бархӯрди манфиатҳоро гузориш накардаанд.

Саҳми муаллифон: Консептуализатсия K.O.M. ва C.J.M.; усул ва нармафзор K.O.M.; санҷиш ҳар ду муаллиф; таҳлили формалӣ ва таҳқиқ K.O.M.; куратсияи маълумот ҳар ду муаллиф; лоиҳаи аввал K.O.M.; бознигарӣ ва таҳрир ҳар ду муаллиф; визуализатсия K.O.M.; назорат C.J.M.; идоракунии лоиҳа K.O.M.

Баёнияи истифодаи зеҳни сунъӣ: Муаллифони манбаъ мегӯянд, ки модели бузурги забонии Claude-ро танҳо барои таҳрири сатҳии забон, грамматика, имло ва форматбандии истинодҳо истифода кардаанд; барои идеяи таҳқиқот, тарҳи таҳқиқот, ҷамъоварии маълумот, GRA, тарҳи FIS, таҳлили оморӣ, тавлиди ҷадвал/шакл ё тафсири илмӣ аз зеҳни сунъии тавлидӣ истифода накардаанд.

Ёддошт дар бораи номувофиқии дохили манбаъ: фарқи 21/22 марти 2025 дар санаи анҷоми маълумот; фарқи 2013–2025/2019–2025 дар фосилаи вақти санҷиш; зикри “чор вуруд” дар шарҳи FIS бо вуҷуди номбар шудани се вуруд; омехта шудани шарҳи 27-қоида бо системаи ниҳоии сеқоидаӣ дар ҳамон бахш; фарқи 0.3521/0.3512-и RMSE-и санҷишӣ дар ҷадвалҳои асосӣ ва overfitting ва мутобиқ набудани арзишҳои sMAPE-и модели хаттӣ байни ду панел дар манбаъ намоёнанд. Ин арзишҳо дар матни Verianla хомӯшона якҷо карда нашудаанд.

Ҳудуди тафсир: Натиҷаи асосии илмии таҳқиқот самаранокии пешгӯӣ ва робитаҳои эмпирикӣ мебошанд. Робитаҳои GRA ва санҷишҳои Granger далели сабабияти сохтории иқтисодӣ нестанд; стратегияи савдо низ маслиҳати сармоягузорӣ ё далели фоидаоварии воқеии бозор нест.