แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Forecasting cryptocurrency prices using artificial neural networks
การพยากรณ์ราคาคริปโทเคอร์เรนซีด้วยโครงข่ายประสาทเทียม

keyword: Cryptocurrency
; Artificial neural networks (ANN)
; Price prediction
; Trading strategy
; Sharpe ratio
; Time series analysis
; Bitcoin
; Ethereum
; Binance coin
Abstract: In an era of high volatility in cryptocurrency markets, this study provides evaluation of Artificial Neural Network (ANN) models for forecasting the prices of three major assets: Bitcoin (BTC), Ethereum (ETH), and Binance Coin (BNB). The research systematically investigates the impact of model architecture on predictive accuracy as measured by Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The findings reveal that a moderately complex architecture with two hidden layers consistently yields the best forecasting performance across all three cryptocurrencies. However, the optimal node configuration varies by asset, indicating that model must be tailored to the unique characteristics of each coin. Furthermore, this study translates these forecasts into practical trading strategies based on signal thresholds and evaluates their performance against a traditional buy-and-hold strategy. Although the ETH-based strategy had the highest daily return (0.19%), the BNB-based strategy was clearly better when adjusting for risk, with a higher Sharpe Ratio of 2.82, showing strong returns for the amount of risk taken. Despite these promising results, a conclusive statistical validation using one-way ANOVA and a Tukey’s HSD post-hoc test revealed no statistically significant difference in performance between the model-driven strategies and the passive buy-and-hold strategies (p = 0.660).
Thammasat University. Thammasat University Library
Address: BANGKOK
Email: preserv@tu.ac.th
Role: advisor
Created: 2025
Modified: 2025-11-24
Issued: 2025-11-24
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
eng
©copyrights Thammasat University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 334718Piraya.pdf 1.71 MB
ใช้เวลา
0.02892 วินาที

Piraya Tanyakul
Title Contributor Type
Forecasting cryptocurrency prices using artificial neural networks
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Piraya Tanyakul
Rujira Chaysiri
วิทยานิพนธ์/Thesis
Rujira Chaysiri
Title Creator Type and Date Create
Forecasting cryptocurrency prices using artificial neural networks
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Piraya Tanyakul
วิทยานิพนธ์/Thesis
Forecasting gold price using artificial neural networks : a comparative study with linear regression and strategy performance analysis
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Gasidis Taeng-on
วิทยานิพนธ์/Thesis
Effects of asset condition on profitability of technical trading rules in the Stock Exchange of Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri;Chawalit Jeenanuntha
Ihala Gamage, Nimesha Priyangi Senanayake
วิทยานิพนธ์/Thesis
Sustainability analysis for the lower Chao Phraya River using system dynamics approach
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Jitlakha Sukruay
วิทยานิพนธ์/Thesis
Stock price prediction with long short-term memory recurrent neural network
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Chawalit Jeenanunta;Rujira Chaysiri
Thong, Laksmey
วิทยานิพนธ์/Thesis
The joint location-distribution-inventory model for a multi-echelon supply chain network considering multi-sourcing, drop shipping, and lateral transshipments
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Thao Ly, Diep Thi
วิทยานิพนธ์/Thesis
Comparison of trading strategies from the artificial neural network and technical analysis in the market for alternative investment (MAI) of the Stock Exchange of Thailand (SET)
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Ngauv, Chanrathanak
วิทยานิพนธ์/Thesis
Locating primary care facilities with utilization rate : case study of Surin, Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Pisit Chanvarasuth;Rujira Chaysiri
Napatr Sarawanangkoor
วิทยานิพนธ์/Thesis
Optimization of vehicle routing problem in cold chain network : a case study in a convenience store business, Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Kulnipa Manawat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Smart trading : leveraging machine learnings to improve profitability of technical trading rules in the Thailand SET100 index
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri

วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 13
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,145
รวม 4,158 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 165,395 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,368 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 996 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 205 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 18 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 12 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 4 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 2 ครั้ง
รวม 168,003 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.63