Il existe plusieurs algorithmes de deep learning qui ont montré leur efficacité dans la prédiction des prix du Bitcoin et d'autres actifs financiers. Les réseaux de neurones récurrents (RNN) tels que les LSTM (Long Short-Term Memory) et les GRU (Gated Recurrent Units) sont des algorithmes populaires pour la prédiction des séries chronologiques telles que les prix des actifs financiers.
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) ont également été utilisés pour prédire les prix des actifs financiers en analysant des données d'image de graphiques de prix. Les auto-encodeurs ont été utilisés pour la détection d'anomalies dans les données de prix, ce qui peut être utile pour identifier les points de retournement ou les événements imprévus sur le marché. Les réseaux de neurones générateurs adverses (GAN) ont également été utilisés pour générer des scénarios de prix futurs.
Cependant, il est important de noter que l'efficacité de ces algorithmes dépendra des données d'entrée, de la qualité des données, de la configuration de l'algorithme et de nombreux autres facteurs. Les prévisions de prix des actifs financiers restent une tâche complexe et incertaine, et il est important d'appliquer une approche prudente pour évaluer les performances des modèles et pour prendre des décisions en conséquence.
