I
n
t
e
r
n
at
ion
al
Jou
r
n
a
l
of
I
n
f
o
r
m
at
ics
an
d
Com
m
u
n
icat
ion
T
e
c
h
n
ol
ogy
(
I
J
-
I
CT
)
Vo
l
.
15
,
N
o
.
2
,
J
un
e
20
26
,
pp.
535
~
544
I
S
S
N:
2252
-
8776
,
DO
I
:
10
.
11591/i
ji
c
t
.
v
15
i
2
.
pp
53
5
-
544
535
Jou
r
n
al
h
o
m
e
page
:
ht
tp:
//
ij
ict
.
iaes
c
or
e
.
c
om
E
n
h
a
n
c
in
g
B
itc
oi
n
p
r
ic
e
f
or
e
c
ast
in
g:
a c
om
p
ar
at
iv
e
an
al
y
si
s of
ad
v
an
c
e
d
t
im
e
se
r
ie
s m
o
d
e
ls
w
ith
h
y
p
e
r
p
ar
am
e
t
e
r
op
t
im
i
z
at
io
n
Am
in
e
B
at
s
i
1
,
2
,
M
oh
am
e
d
B
i
n
iz
1
,
3
,
Rac
h
id
E
l
Ayac
h
i
1
,
2
1
C
o
mput
e
r
S
c
ie
n
c
e
D
e
pa
r
tm
e
nt
L
a
b
o
r
a
t
o
r
y
T
I
A
D
, F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
nc
e
s
a
nd
T
e
c
hn
ic
s
, S
ul
ta
n M
o
ul
a
y
S
li
ma
n
e
U
ni
v
e
r
s
it
y
,
B
e
n
i
M
e
ll
a
l,
M
o
r
oc
c
o
2
F
a
c
ul
t
y
of
S
c
i
e
nc
e
s
a
nd
T
e
c
hn
ic
s
, S
ul
ta
n M
o
ul
a
y
S
li
ma
n
e
U
ni
ve
r
s
it
y
,
B
e
ni
M
e
ll
a
l,
M
or
o
c
c
o
3
F
a
c
ul
t
y
of
P
o
l
y
di
s
c
ip
li
na
r
y
, S
u
lt
a
n M
o
ul
a
y
S
li
ma
n
e
U
ni
ve
r
s
it
y
,
B
e
n
i
M
e
ll
a
l,
M
o
r
oc
c
o
Ar
t
ic
l
e
I
n
f
o
AB
S
T
RA
CT
A
r
ti
c
le
h
is
tor
y
:
R
e
c
e
i
ve
d
M
a
y
3
,
2025
R
e
vi
s
e
d
De
c
28
,
2025
A
c
c
e
pt
e
d
M
a
r
30
,
2026
T
h
i
s
p
ap
e
r
e
v
a
l
u
at
e
s
s
t
at
e
-
of
-
the
-
art
t
i
me
s
e
ri
e
s
f
o
r
ec
as
t
i
n
g
t
o
p
r
e
d
i
c
t
n
e
x
t
-
d
a
y
Bi
t
c
o
i
n
p
ri
ce
s
v
i
a
d
i
s
t
i
n
c
t
arch
i
t
ec
t
u
r
e
s
an
d
me
t
h
o
d
o
l
o
g
i
e
s
i
n
a
r
e
al
-
t
i
me
s
e
t
t
i
n
g
.
W
e
s
t
u
d
y
s
i
x
ad
v
a
n
ce
d
mo
d
el
s
,
K
A
N
,
T
i
me
s
N
et
,
N
BE
A
T
S,
N
H
I
T
S,
Pat
c
h
T
ST
an
d
Bi
T
CN
,
ap
p
l
i
ed
t
o
a
J
an
1
,
2
0
2
3
,
t
o
D
ec
1
,
2
0
2
4
.
W
e
s
i
m
u
l
at
e
re
al
w
o
r
l
d
ap
p
l
i
c
at
i
o
n
s
v
i
a
a
ro
l
l
i
n
g
f
o
r
ec
as
t
s
t
ra
t
e
g
y
,
i
n
w
h
i
ch
w
e
p
r
e
d
i
c
t
d
ai
l
y
p
ri
ce
s
fro
m
t
h
e
mo
s
t
re
cen
t
d
at
a.
T
h
e
d
at
as
e
t
c
o
n
s
i
s
t
s
o
f
d
ai
l
y
B
i
t
co
i
n
c
l
o
s
i
n
g
p
ri
ce
s
an
d
d
at
a
p
re
p
ro
ce
s
s
i
n
g
a
n
d
i
n
t
e
g
r
i
t
y
ch
eck
s
fo
r
i
t
s
c
o
n
s
t
i
t
u
en
t
d
at
a.
A
d
d
i
t
i
o
n
a
l
l
y
,
ri
g
o
r
o
u
s
a
cc
u
ra
cy
an
d
r
e
l
i
ab
i
l
i
t
y
w
ere
i
n
v
e
s
t
i
g
at
e
d
u
s
i
n
g
p
e
rfo
r
m
an
ce
me
t
ri
c
s
s
u
ch
as
t
h
e
MA
E
,
RMS
E
,
MA
P
E
,
an
d
R²
.
N
BE
A
T
S
an
d
N
H
I
T
S
w
e
r
e
t
h
e
t
o
p
p
e
rfo
r
me
rs
,
a
ch
i
ev
i
n
g
a
n
R²
s
co
r
e
o
f
0
.
9
6
7
,
e
x
p
l
ai
n
i
n
g
co
m
p
l
e
x
p
at
t
e
r
n
s
i
n
v
o
l
at
i
l
e
c
r
y
p
t
o
cu
rr
e
n
cy
d
at
a.
T
h
e
s
p
ec
i
f
i
c
i
m
p
o
rt
an
ce
o
f
m
o
d
e
l
ar
c
h
i
t
ec
t
u
r
e
an
d
f
u
rt
h
e
r
h
y
p
e
rp
arame
t
e
r
o
p
t
i
m
i
zat
i
o
n
i
n
ac
h
i
e
v
i
n
g
h
i
g
h
e
r
f
o
r
e
c
as
t
i
n
g
a
ccu
racy
i
s
h
i
g
h
l
i
g
h
t
e
d
i
n
t
h
i
s
s
t
u
d
y
.
T
h
e
p
rac
t
i
c
a
l
i
m
p
l
i
c
at
i
o
n
s
o
f
t
h
e
s
e
f
i
n
d
i
n
g
s
fo
r
t
h
e
a
d
v
an
ceme
n
t
o
f
t
i
me
s
e
ri
e
s
fo
rec
as
t
i
n
g
i
n
fi
n
an
ci
al
m
ar
k
e
t
s
are
l
e
v
e
ra
g
e
d
h
e
r
e
,
w
h
e
r
e
t
i
me
l
y
an
d
acc
u
rat
e
f
o
r
ec
as
t
s
are
c
r
i
t
i
c
al
.
K
e
y
w
o
r
d
s
:
B
i
t
c
o
i
n
C
r
y
pt
o
c
ur
r
e
n
c
i
e
s
F
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
H
y
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
T
i
m
e
S
e
r
i
e
s
Th
i
s
i
s
a
n
o
p
en
a
c
ces
s
a
r
t
i
c
l
e
u
n
d
e
r
t
h
e
CC
B
Y
-
SA
l
i
cen
s
e.
C
or
r
e
s
pon
din
g
A
u
th
or
:
Ami
ne
B
a
t
s
i
C
o
m
put
e
r
S
c
i
e
n
c
e
De
pa
r
t
m
e
n
t
L
a
b
o
r
a
to
r
y
T
I
A
D
,
F
a
c
u
l
t
y
o
f
S
c
i
e
n
c
e
s
a
n
d
T
e
c
hni
c
s
S
u
l
t
a
n
M
o
u
l
a
y
S
li
m
a
n
e
U
ni
ve
r
s
i
t
y
B
e
ni
M
e
l
l
a
l
,
M
o
r
o
c
c
o
E
m
a
i
l
:
b
a
t
s
i
a
mi
ne
@
g
m
a
il
.
c
o
m
1.
I
NT
RODU
C
T
I
ON
A
r
t
i
f
i
c
i
a
l
i
n
t
e
ll
i
ge
n
c
e
(
A
I
)
a
n
d
i
t
s
s
ubf
i
e
l
ds
h
a
v
e
r
a
p
i
d
ly
e
v
o
l
v
e
d,
whi
c
h
h
a
s
h
e
l
pe
d
d
i
f
f
e
r
e
n
t
do
m
a
i
ns
o
f
f
i
na
nc
e
.
T
h
e
s
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
t
a
s
ks
a
r
e
c
h
a
l
l
e
n
g
i
ng,
b
ut
o
n
e
o
f
t
h
e
m
o
r
e
c
h
a
l
l
e
ng
i
n
g
t
a
s
ks
h
a
s
b
e
e
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
c
r
y
pt
o
c
ur
r
e
n
c
y
pr
i
c
e
s
b
e
c
a
us
e
o
f
t
h
e
high
v
o
l
a
t
i
li
t
y
a
n
d
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
o
f
t
hi
s
m
a
r
ke
t
.
T
h
e
a
bil
i
t
y
o
f
c
r
y
pt
o
c
ur
r
e
n
c
i
e
s
t
o
de
c
e
n
t
r
a
l
i
z
e
i
de
n
t
i
t
i
e
s
a
n
d
s
u
s
c
e
pt
i
bi
li
t
i
e
s
to
m
a
r
ke
t
s
e
n
t
i
m
e
n
t
s
o
f
f
e
r
s
r
e
s
e
a
r
c
h
e
r
s
a
n
d
i
nve
s
to
r
s
o
pp
or
t
uni
t
i
e
s
t
o
l
o
o
k
b
e
y
o
n
d
t
r
a
d
i
t
i
o
na
l
m
o
de
ll
i
ng
f
r
a
m
e
wo
r
k
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
t
e
c
hni
q
u
e
s
[
1]
–
[
3]
.
B
i
t
c
o
i
n
,
t
h
e
bi
gge
s
t
o
f
t
h
e
l
o
t
,
de
f
i
ne
s
t
hi
s
v
o
l
a
t
i
li
t
y
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
De
c
e
m
be
r
2024
wa
s
t
h
e
f
i
r
s
t
t
i
m
e
t
h
a
t
t
h
e
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
hi
t
$100,
000
b
e
c
a
u
s
e
o
f
t
h
e
po
s
i
t
i
v
e
e
n
vi
r
o
nm
e
n
t
f
o
l
l
o
w
i
ng
t
h
e
c
r
y
pt
o
-
f
r
i
e
n
d
ly
US
A
a
d
m
i
n
i
s
t
r
a
t
i
o
n
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
a
t
s
ur
ge
wa
s
f
o
l
l
o
we
d
by
a
f
l
a
s
h
c
r
a
s
h
,
a
s
pr
i
c
e
s
f
e
l
l
c
l
o
s
e
t
o
7
pe
r
c
e
n
t
b
e
f
o
r
e
r
e
b
o
un
d
i
ng.
T
h
e
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
i
s
n
o
t
un
c
o
m
mo
n
i
n
s
uc
h
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
,
f
o
r
i
n
s
t
a
n
c
e
,
r
e
gu
l
a
t
or
y
n
e
w
s
,
m
a
c
r
o
e
c
o
n
o
m
i
c
e
v
e
n
t
s
,
o
r
e
v
e
n
m
a
r
ke
t
s
pe
c
u
l
a
t
i
o
n
[
4]
,
[
5
]
.
F
o
r
e
x
a
m
p
l
e
,
t
h
e
hi
s
t
o
r
y
o
f
B
i
t
c
o
i
n
e
x
c
h
a
n
g
e
-
t
r
a
de
d
f
u
n
d
(
E
T
F
)
a
ppr
o
v
a
l
s
h
a
s
s
h
o
wn
t
h
a
t
p
r
i
c
e
s
i
n
c
r
e
a
s
e
a
s
r
e
gu
l
a
t
or
y
c
r
a
c
kdo
wn
s
i
n
m
a
j
o
r
m
a
r
ke
t
s
c
a
us
e
l
a
r
ge
pr
i
c
e
de
c
li
ne
s
[
6]
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
15
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
26
:
535
-
544
536
Ho
we
v
e
r
,
s
i
n
c
e
t
h
e
s
e
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
a
r
e
f
a
s
t
a
n
d
une
x
pe
c
t
e
d,
tr
a
di
t
i
o
n
a
l
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
m
e
t
h
o
ds
,
whi
c
h
us
ua
l
ly
a
s
s
u
m
e
l
i
ne
a
r
i
t
y
a
n
d
m
a
y
n
o
t
c
a
p
t
ur
e
t
h
e
c
o
m
p
l
e
x
a
n
d
n
o
nli
ne
a
r
d
y
n
a
mi
c
s
o
f
c
r
y
pt
oc
ur
r
e
n
c
y
m
a
r
ke
t
s
,
d
o
n
ot
w
or
k
we
l
l
u
n
de
r
t
h
e
s
e
c
o
n
d
i
t
i
o
n
s
.
As
s
uc
h
,
t
h
e
r
e
i
s
a
n
i
nc
r
e
a
s
i
ng
de
s
i
r
e
t
o
a
dv
o
c
a
t
e
a
dv
a
n
c
e
d
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
a
n
a
ly
s
i
s
m
o
d
e
l
s
t
h
a
t
a
r
e
c
a
pa
bl
e
o
f
e
n
c
o
m
pa
s
s
i
ng
t
h
e
s
pe
c
i
f
i
c
pr
o
pe
r
t
i
e
s
o
f
c
r
y
pt
o
c
u
r
r
e
n
c
i
e
s
.
R
e
c
e
n
t
l
y
,
s
e
v
e
r
a
l
wo
r
ks
h
a
v
e
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
d
t
h
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
n
e
s
s
o
f
a
d
v
a
n
c
e
d
m
o
de
l
s
,
s
uc
h
a
s
ne
ur
a
l
b
a
s
i
s
e
x
pa
ns
i
o
n
a
n
a
ly
s
i
s
f
o
r
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
(
N
-
B
E
A
T
S
)
,
K
o
l
m
o
go
r
o
v
-
A
r
n
o
l
d
n
e
t
wo
r
ks
(
KA
N)
,
n
e
ur
a
l
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
(
N
-
HI
T
S
)
a
n
d
t
e
m
po
r
a
l
2D
-
v
a
r
i
a
t
i
o
n
m
o
de
l
li
ng
f
o
r
ge
n
e
r
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
a
n
a
ly
s
i
s
(
T
i
m
e
s
Ne
t
)
,
whi
c
h
a
r
e
c
a
pa
bl
e
o
f
c
a
pt
u
r
i
n
g
t
h
e
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
o
f
pa
t
t
e
r
n
s
a
n
d
de
pe
n
de
nc
i
e
s
c
o
n
t
a
i
ne
d
i
n
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
[
7
]
–
[
9]
.
T
hi
s
pa
pe
r
i
nv
e
s
t
i
g
a
t
e
s
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
s
e
a
dv
a
n
c
e
d
m
o
de
l
s
i
n
t
hi
s
hi
g
hly
d
y
na
mi
c
a
n
d
un
pr
e
d
i
c
t
a
bl
e
c
r
y
pt
o
c
ur
r
e
n
c
y
m
a
r
ke
t
.
W
e
c
o
m
pa
r
e
t
h
e
i
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
pr
i
c
e
m
o
v
e
men
t
s
a
n
d
m
a
r
ke
t
t
r
e
n
ds
to
pr
o
vi
de
pr
a
c
t
i
c
a
l
i
ns
i
g
h
t
i
n
t
o
t
h
e
i
r
e
f
f
i
c
a
c
y
.
T
hi
s
wo
r
k
e
nh
a
n
c
e
s
t
h
e
l
i
t
e
r
a
t
ur
e
o
n
m
a
c
hi
ne
l
e
a
r
ni
ng
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
ns
f
o
r
f
i
n
a
nc
i
n
g,
a
n
d
i
t
s
f
i
nd
i
ng
s
pr
o
vi
de
a
c
t
i
o
n
a
bl
e
k
n
o
w
l
e
dge
f
o
r
i
nv
e
s
t
o
r
s
i
n
t
e
r
e
s
t
e
d
i
n
n
a
vi
ga
t
i
n
g
c
r
y
pt
o
m
a
r
ke
t
dy
n
a
mi
c
s
.
T
h
e
r
e
m
a
i
nd
e
r
o
f
t
hi
s
pa
pe
r
i
s
o
r
ga
ni
z
e
d
a
s
f
o
l
l
o
w
s
:
t
h
e
n
e
x
t
s
e
c
t
i
o
n
o
u
t
l
i
ne
s
t
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
e
s
a
n
d
m
o
de
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
e
m
p
l
o
y
e
d,
f
o
l
l
o
w
e
d
by
t
h
e
e
m
p
i
r
i
c
a
l
r
e
s
u
l
t
s
a
n
d
a
n
a
ly
s
i
s
.
F
i
na
ll
y
,
t
h
e
c
o
n
c
l
us
i
o
n
s
u
mm
a
r
i
z
e
s
t
h
e
ke
y
f
i
n
d
i
n
gs
a
n
d
d
i
s
c
u
s
s
e
s
i
m
p
li
c
a
t
i
o
ns
f
o
r
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
a
n
d
pr
a
c
t
i
c
a
l
a
pp
li
c
a
t
i
o
n
s
.
2.
L
I
T
E
RA
T
UR
E
RE
VI
E
W
2.
1.
P
r
io
r
wo
r
k
s
on
c
r
yp
t
oc
u
r
r
e
n
c
y
f
o
r
e
c
as
t
in
g
P
r
e
vi
o
us
wo
r
k
o
n
t
h
e
c
r
y
pt
o
c
ur
r
e
n
c
y
pr
i
c
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
pr
o
bl
e
m
i
nv
o
l
ve
d
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
o
de
l
s
s
uc
h
a
s
A
R
I
M
A
a
n
d
e
x
po
n
e
n
t
i
a
l
s
m
o
o
t
hi
n
g,
whi
c
h
l
a
i
d
t
he
f
o
un
da
t
i
o
n
f
o
r
l
i
ne
a
r
de
pe
n
de
nc
y
f
a
c
t
o
r
s
[
10]
.
H
o
we
v
e
r
,
l
o
n
g
s
h
o
r
t
-
t
e
r
m
m
e
m
o
r
y
(
L
S
T
M
)
a
n
d
ga
t
e
d
r
e
c
ur
r
e
n
t
uni
t
s
(
GR
Us
)
h
a
v
e
e
m
e
r
ge
d
a
s
w
i
de
ly
pr
e
f
e
r
r
e
d
m
o
de
l
s
to
f
e
a
t
ur
e
l
o
n
g
-
t
e
r
m
t
r
e
n
ds
a
n
d
t
e
m
po
r
a
l
de
pe
n
de
n
c
y
[
1]
,
[
2]
.
Hy
b
r
i
d
m
o
de
l
s
,
whi
c
h
c
o
m
bi
n
e
n
e
ur
a
l
n
e
t
wo
r
ks
a
n
d
t
r
a
di
t
i
o
na
l
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
a
ppr
o
a
c
h
e
s
f
o
r
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
,
h
a
v
e
r
e
c
e
n
t
l
y
im
pr
o
v
e
d
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
by
c
a
p
i
t
a
l
i
z
i
ng
o
n
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
o
f
b
o
t
h
pa
r
a
d
i
g
m
s
[
11]
.
F
i
n
a
n
c
i
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
i
s
a
b
r
a
n
d
-
n
e
w
e
r
a
e
n
a
bl
e
d
by
t
he
s
e
hy
b
r
i
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
w
i
t
h
a
d
v
a
n
c
e
d
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
n
e
e
r
i
ng
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
.
I
n
a
dd
i
t
i
o
n
to
m
o
de
l
l
i
ng
t
e
c
hni
que
s
,
f
e
a
t
ur
e
e
n
g
i
ne
e
r
i
n
g
a
n
d
da
t
a
a
ugm
e
n
t
a
t
i
o
n
a
r
e
i
n
d
i
s
pe
ns
a
bl
e
to
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
a
dd
i
n
g
t
e
c
hni
c
a
l
i
nd
i
c
a
t
o
r
s
,
s
uc
h
a
s
m
o
vi
ng
a
ve
r
a
ge
s
,
t
h
e
r
e
l
a
t
i
ve
s
t
r
e
n
gt
h
i
n
de
x
(
R
S
I
)
,
a
n
d
B
o
l
li
nge
r
b
a
n
ds
,
ha
s
i
nc
r
e
a
s
e
d
t
h
e
r
i
c
hn
e
s
s
o
f
t
h
e
i
n
put
f
e
a
t
ur
e
s
,
a
s
s
h
o
wn
i
n
[
12]
.
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
s
o
c
i
a
l
m
e
d
i
a
p
l
a
t
f
o
r
m
s
,
n
e
w
s
a
r
t
i
c
l
e
s
,
a
n
d
t
r
a
di
n
g
f
o
r
u
m
s
s
e
n
t
i
m
e
n
t
a
n
a
ly
s
i
s
h
a
v
e
b
e
e
n
i
nc
o
r
por
a
t
e
d
a
n
d
a
ppl
i
e
d
to
pr
e
di
c
t
i
o
n
f
r
a
m
e
wo
r
ks
,
pr
o
vi
d
i
n
g
a
n
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
f
m
a
r
ke
t
b
e
h
a
vi
o
u
r
,
whi
c
h
c
a
nn
o
t
b
e
pr
o
c
e
s
s
e
d
w
i
t
h
n
u
m
e
r
i
c
a
l
da
t
a
[
10]
–
[
15
]
.
T
h
e
i
n
t
r
o
duc
t
i
o
n
o
f
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
s
uc
h
a
s
N
-
B
E
A
T
S
a
n
d
N
-
HI
T
S
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
a
r
e
a
l
a
d
v
a
n
c
e
i
n
t
h
e
f
i
e
l
d.
I
n
a
ddi
t
i
o
n
to
t
h
e
i
r
s
t
a
t
e
-
of
-
t
h
e
-
a
r
t
pr
e
di
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
i
e
s
,
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
go
a
s
t
e
p
f
ur
t
h
e
r
to
p
r
o
vi
de
t
h
e
a
bil
i
t
y
f
o
r
a
de
e
pe
r
un
de
r
s
t
a
n
d
i
ng
o
f
t
h
e
un
de
r
lyi
ng
da
t
a
pa
tt
e
r
n
s
a
nd
h
e
n
c
e
a
r
e
f
i
t
f
o
r
a
l
l
a
c
a
de
mi
c
r
e
s
e
a
r
c
h
a
n
d
i
ndus
t
r
i
a
l
a
p
p
l
i
c
a
t
i
o
n
s
[
16]
.
T
h
e
KA
N
h
a
s
b
e
e
n
a
da
pt
e
d
f
o
r
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g,
w
i
t
h
s
o
m
e
v
a
r
i
a
n
t
s
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
to
e
m
p
h
a
s
i
z
e
c
r
i
t
i
c
a
l
t
i
m
e
s
t
e
ps
a
n
d
f
e
a
t
ur
e
s
[
17
]
,
[
18
]
.
T
h
e
l
a
t
e
s
t
e
n
t
r
a
n
t
,
T
i
m
e
s
Ne
t
,
e
x
p
l
o
i
t
s
a
m
u
l
t
i
s
c
a
l
e
s
t
r
uc
t
ur
e
to
un
c
o
v
e
r
t
e
m
po
r
a
l
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
a
c
r
o
s
s
v
a
r
yi
ng
t
i
m
e
h
o
r
i
z
o
n
s
,
s
ur
pa
s
s
i
ng
t
h
e
b
o
un
d
a
r
i
e
s
o
f
w
h
a
t
i
s
po
s
s
i
bl
e
i
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
f
i
na
nc
i
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
[
19]
.
2.
2.
M
od
e
l
s
ove
r
vi
e
w
KA
N
i
s
m
o
t
i
v
a
t
e
d
by
t
he
K
o
l
m
o
go
r
o
v
-
A
r
n
o
l
d
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
t
h
e
o
r
e
m
:
a
ny
m
u
l
t
i
v
a
r
i
a
t
e
f
u
n
c
t
i
o
n
c
a
n
b
e
r
e
pr
e
s
e
n
t
e
d
a
s
a
s
u
m
a
n
d
c
o
m
po
s
i
t
i
o
n
o
f
u
ni
v
a
r
i
a
t
e
f
u
n
c
t
i
o
n
s
.
KA
N
m
o
de
l
s
c
a
n
c
a
pt
ur
e
t
h
e
c
om
p
li
c
a
t
e
d
n
o
nli
ne
a
r
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
a
n
d
a
da
pt
to
c
r
i
t
i
c
a
l
t
i
m
e
s
t
e
ps
.
T
i
m
e
s
Ne
t
de
s
i
g
n
s
a
2D
t
e
m
po
r
a
l
v
a
r
i
a
t
i
o
n
m
o
de
li
ng
m
e
c
ha
ni
s
m
t
o
m
o
de
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
i
n
t
o
i
mage
-
l
i
ke
f
e
a
t
ur
e
s
.
I
t
c
a
n
c
a
pt
ur
e
b
ot
h
i
n
t
r
a
-
pe
r
i
o
d
a
n
d
i
n
t
e
r
-
pe
r
i
o
d
v
a
r
i
a
t
i
o
n
s
i
n
f
i
na
n
c
i
a
l
da
t
a
wi
t
h
m
u
l
t
i
p
l
e
s
c
a
l
e
s
o
f
v
o
l
a
t
i
li
t
y
,
a
c
hi
e
vi
ng
e
x
c
e
ll
e
n
t
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
NB
E
A
T
S
i
s
a
n
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
w
i
t
h
ba
c
kwa
r
d
a
n
d
f
o
r
wa
r
d
r
e
s
i
dua
l
s
t
a
c
ks
.
I
t
c
a
n
l
e
a
r
n
t
r
e
n
d
a
n
d
s
e
a
s
o
n
a
li
t
y
c
o
m
po
n
e
n
t
s
i
n
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
s
e
pa
r
a
t
e
l
y
,
whi
c
h
m
a
k
e
s
NB
E
A
T
S
v
e
r
y
po
we
r
f
u
l
f
o
r
b
ot
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
.
NH
I
T
S
i
s
a
n
e
x
t
e
n
s
io
n
o
f
NB
E
A
T
S
t
h
a
t
l
e
a
r
n
s
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
t
h
r
o
ugh
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
i
n
t
e
r
po
l
a
t
i
o
n
i
n
t
h
e
b
a
c
kw
a
r
d
r
e
s
i
dua
l
s
t
a
c
k.
I
t
r
e
f
i
ne
s
t
h
e
f
i
na
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
r
e
c
ur
s
i
ve
ly
a
t
m
u
l
t
i
p
l
e
r
e
s
o
l
ut
i
o
n
s
,
w
hi
c
h
a
l
l
e
vi
a
t
e
s
t
h
e
e
r
r
o
r
p
r
o
pa
ga
t
i
o
n
dur
i
n
g
l
o
n
g
-
h
o
r
i
z
o
n
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
.
P
a
t
c
h
T
S
T
i
s
a
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
-
b
a
s
e
d
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
wi
t
h
a
pa
t
c
hi
n
g
m
e
c
h
a
ni
s
m
;
t
h
e
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
i
s
s
p
l
i
t
i
n
t
o
n
o
n
-
o
v
e
r
l
a
pp
i
n
g
s
e
g
m
e
n
t
s
,
“
pa
t
c
h
e
s
,
”
b
e
f
o
r
e
f
e
e
d
in
g
i
n
t
o
s
e
l
f
-
a
t
t
e
n
t
i
o
n
.
T
hi
s
m
a
ke
s
t
h
e
m
o
de
l
m
o
r
e
e
f
f
i
c
i
e
n
t
a
n
d
m
o
r
e
r
o
b
us
t
f
o
r
l
o
n
g
s
e
que
n
c
e
s
.
B
i
T
C
N
u
t
i
li
z
e
s
d
i
l
a
t
e
d
c
o
n
v
o
l
ut
i
o
n
s
i
n
b
ot
h
f
o
r
wa
r
d
a
n
d
b
a
c
kwa
r
d
d
i
r
e
c
t
i
o
n
s
.
T
h
us
,
i
t
c
a
n
m
o
de
l
t
h
e
de
pe
n
de
nc
y
o
f
m
u
l
t
i
p
l
e
h
o
r
i
z
o
n
s
e
f
f
i
c
i
e
n
t
l
y
.
Due
to
i
t
s
r
i
g
i
d
n
a
t
ur
e
,
t
h
e
m
o
de
l
p
e
r
f
o
r
m
s
poo
r
l
y
o
n
hi
g
hly
v
o
l
a
t
i
l
e
f
i
na
nc
i
a
l
da
t
a
,
e
.
g.
,
B
i
t
c
o
i
n
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
E
nhanc
ing
B
i
tcoin
pr
ice
f
or
e
c
as
ti
ng:
a
c
ompar
ati
v
e
analys
is
of
adv
anc
e
d
ti
me
s
e
r
ies
…
(
A
mine
B
ats
i)
5
37
3.
RE
S
E
AR
CH
M
E
T
HO
D
3.
1.
Dat
a
p
r
e
p
ar
at
ion
T
o
a
n
a
ly
s
e
t
h
e
s
to
c
k
m
a
r
ke
t
,
we
us
e
d
hi
s
t
or
i
c
a
l
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
da
t
a
b
e
t
we
e
n
J
a
n
ua
r
y
1,
2023,
a
n
d
De
c
e
m
be
r
1,
2024,
r
e
tr
i
e
v
e
d
f
r
o
m
t
h
e
y
f
i
na
nc
e
l
ib
r
a
r
y
t
o
e
n
a
bl
e
e
f
f
e
c
t
i
v
e
f
i
na
nc
i
a
l
d
a
t
a
r
e
t
r
i
e
v
a
l
F
i
gur
e
1.
T
h
e
da
t
a
s
e
t
c
o
n
t
a
i
n
e
d
da
il
y
c
l
o
s
i
ng
pr
i
c
e
s
a
n
d
wa
s
pr
e
pa
r
e
d
f
o
r
m
o
de
l
li
ng
vi
a
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
m
e
t
h
o
ds
a
f
t
e
r
b
e
i
n
g
s
p
l
i
t
i
n
t
o
t
r
a
i
ni
ng
(
70%
)
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
(
30%
)
s
ub
s
e
t
s
to
b
e
us
e
d
to
c
a
l
i
b
r
a
t
e
t
h
e
m
o
de
l
s
,
w
i
t
h
t
h
e
l
a
t
ter
b
e
i
n
g
o
u
t
-
of
-
s
a
m
p
l
e
e
va
l
u
a
t
i
o
n
.
Da
t
a
pr
e
pa
r
a
t
i
o
n
wa
s
a
c
c
o
m
p
li
s
he
d
by
r
e
s
e
tt
i
n
g
t
h
e
i
nde
x
to
r
e
tr
i
e
v
e
da
t
e
s
e
x
p
li
c
i
t
ly
,
r
e
n
a
mi
ng
t
h
e
c
o
l
u
m
ns
p
e
r
m
o
de
l
li
ng
s
t
a
n
da
r
d
(
ds
f
o
r
t
h
e
da
t
e
s
,
y
f
o
r
t
h
e
y
t
a
r
ge
t
v
a
l
ue
s
)
,
a
dd
i
n
g
a
uni
que
i
de
n
t
i
f
i
e
r
(
uni
que
_
i
d)
f
o
r
c
o
m
pa
t
i
bil
i
t
y
w
i
t
h
t
h
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
f
r
a
m
e
wo
r
ks
,
a
n
d
pe
r
f
o
r
m
in
g
da
t
a
i
n
t
e
gr
i
t
y
c
h
e
c
k
s
to
di
s
c
o
ve
r
n
u
ll
v
a
l
ue
s
a
n
d
mi
s
s
i
n
g
da
t
e
s
to
e
n
s
ur
e
da
t
a
s
e
t
c
o
m
p
l
e
t
e
n
e
s
s
a
n
d
r
e
li
a
bil
it
y
.
F
i
gur
e
1
.
T
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
s
e
pa
r
a
t
i
o
n
p
l
o
t
3.
2.
M
od
e
l
s
an
d
p
ar
am
e
t
e
r
s
T
hi
s
s
t
ud
y
c
o
v
e
r
s
a
b
r
o
a
d
s
pe
c
tr
um
o
f
a
d
v
a
nc
e
d
m
e
t
h
o
ds
i
n
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g,
i
nc
l
ud
i
ng
P
a
t
c
h
T
S
T
[
13]
,
K
A
N
[
14]
,
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
m
o
de
l
s
NH
I
T
S
[
15
]
,
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
m
o
de
l
s
NB
E
A
T
S
[
16]
,
f
o
r
whi
c
h
t
h
e
m
o
de
l
s
u
s
e
d
i
n
o
ur
a
n
a
ly
s
i
s
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
v
a
r
i
e
t
y
o
f
a
ppr
o
a
c
he
s
.
T
o
a
c
hi
e
v
e
a
f
a
i
r
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
,
a
l
l
t
h
e
m
o
de
l
s
w
e
r
e
s
e
t
to
us
e
t
h
e
s
a
m
e
de
f
a
u
l
t
s
f
o
r
t
h
e
c
o
r
e
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
,
s
uc
h
a
s
t
h
e
h
o
r
i
z
o
n
(
h
o
r
i
z
o
n
=
1)
,
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
(
l
e
a
r
ni
ng
r
a
t
e
=
1e
-
3)
,
a
n
d
f
i
ni
t
e
n
u
mb
e
r
o
f
s
t
e
ps
dur
i
n
g
tr
a
i
ni
n
g
(
m
a
x
_
s
t
e
ps
=
100)
.
T
h
e
uni
que
ch
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
s
o
f
e
a
c
h
m
o
de
l
we
r
e
a
d
j
us
t
e
d
to
t
h
e
f
o
l
l
o
w
i
n
g
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
:
i
n
put
_s
i
z
e
a
n
d
va
l
_
c
h
e
c
k_s
t
e
ps
.
B
y
im
p
l
e
m
e
n
t
i
n
g
t
hi
s
s
e
t
up,
a
s
s
h
o
wn
i
n
T
a
bl
e
1
,
we
we
r
e
a
bl
e
t
o
a
n
a
l
y
z
e
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
e
a
c
h
m
o
d
e
l
i
n
t
h
e
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
pr
o
bl
e
m
o
n
a
m
o
r
e
c
o
m
pr
e
h
e
n
s
i
ve
b
a
s
i
s
.
T
h
e
ke
y
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
us
e
d
f
o
r
e
a
c
h
m
o
de
l
a
r
e
s
u
m
m
a
r
i
z
e
d
i
n
T
a
bl
e
1
.
B
ot
h
NB
E
A
T
S
a
n
d
NH
I
T
S
a
r
e
goo
d
c
h
o
i
c
e
s
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
o
r
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
t
a
s
ks
,
wh
e
r
e
a
s
KA
N
i
s
pa
r
t
i
c
u
l
a
r
ly
s
t
r
o
n
g
wi
t
h
c
o
m
p
l
e
x
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
b
e
c
a
us
e
o
f
t
h
e
K
o
l
m
o
go
r
o
v
-
A
r
n
o
l
d
f
r
a
m
e
wo
r
k.
T
h
e
a
tt
e
n
t
i
o
n
-
b
a
s
e
d
P
a
t
c
hT
S
T
a
n
d
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
m
o
de
l
s
T
i
m
e
s
Ne
t
po
s
s
e
s
s
r
o
b
us
t
t
e
m
po
r
a
l
f
e
a
t
ur
e
e
x
t
r
a
c
t
i
o
n
c
a
pa
bi
li
t
i
e
s
.
T
hi
s
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
o
f
f
e
r
s
a
b
a
l
a
n
c
e
d
a
n
d
f
a
i
r
c
o
m
pa
r
i
s
o
n
,
m
a
k
i
ng
t
h
e
s
t
r
e
n
gt
h
s
a
n
d
we
a
kne
s
s
e
s
o
f
e
a
c
h
a
ppr
o
a
c
h
a
ppe
a
r
c
l
e
a
r
l
y
whil
e
a
ddr
e
s
s
i
n
g
t
h
e
c
h
a
ll
e
n
ge
s
i
n
f
i
na
n
c
i
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g.
T
a
bl
e
1
.
M
o
de
l
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
a
n
d
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
M
o
de
l
H
o
r
i
z
o
n (
h
)
I
nput
s
iz
e
S
ta
c
k t
y
p
e
s
L
e
a
r
ni
ng
r
a
te
M
a
x
s
te
ps
V
a
li
da
ti
o
n
c
he
c
k s
t
e
ps
K
A
N
[
14]
1
24
N
/A
1e
-
3
100
50
T
im
e
s
N
e
t
[
17]
1
24
N
/A
1e
-
3
100
50
N
B
E
A
T
S
[
16]
1
12
[
'
id
e
n
ti
t
y
'
]
1e
-
3
100
10
N
H
I
T
S
[
15]
1
12
[
'
id
e
n
ti
t
y
'
]
1e
-
3
100
50
P
a
tc
h
T
S
T
[
13
]
1
12
N
/A
1e
-
3
100
50
B
i
T
C
N
[
18]
1
12
N
/A
1e
-
3
100
50
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
15
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
26
:
535
-
544
538
3.
3.
T
r
ain
in
g
an
d
f
or
e
c
as
t
in
g
p
r
oc
e
d
u
r
e
A
r
o
l
li
ng
f
o
r
e
c
a
s
t
s
t
r
a
t
e
gy
,
a
s
s
h
o
wn
i
n
F
i
gur
e
2
,
wa
s
a
pp
l
i
e
d
t
o
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
pr
o
c
e
s
s
a
n
d
a
d
h
e
r
e
d
to
r
e
a
l
i
s
t
i
c
,
s
e
que
n
t
i
a
l
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
t
h
a
t
a
r
e
c
h
a
r
a
c
t
e
r
i
s
t
i
c
o
f
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
a
pp
l
i
c
a
t
i
o
n
s
vi
a
t
h
e
Ne
ur
a
l
F
o
r
c
a
s
t
l
i
b
r
a
r
y
i
m
p
l
e
m
e
n
t
e
d
w
i
t
hi
n
N
i
x
t
l
a
[
19]
.
T
h
e
pr
o
c
e
s
s
wa
s
s
im
u
l
a
t
e
d
i
t
e
r
a
t
i
v
e
ly
,
s
i
m
u
l
a
t
i
n
g
a
da
y
i
n
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
pe
r
i
o
d,
a
n
d
i
n
c
l
ude
d
s
e
v
e
r
a
l
s
t
e
ps
.
W
e
h
a
d
o
ur
t
r
a
i
ni
n
g
a
n
d
t
e
s
t
da
t
a
s
e
t
s
c
o
pi
e
d
t
o
m
a
i
n
t
a
in
da
t
a
i
n
t
e
gr
i
t
y
i
n
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
s
t
e
p.
F
i
n
a
ll
y
,
t
h
e
m
o
de
l
w
a
s
t
r
a
i
n
e
d
o
n
t
h
e
c
ur
r
e
n
t
t
r
a
i
ni
ng
da
t
a
s
e
t.
Af
t
e
r
f
i
t
t
i
n
g,
t
h
e
m
o
de
l
m
a
d
e
a
pr
e
di
c
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
f
ut
ur
e
.
F
o
l
l
o
w
i
n
g
a
C
o
n
t
i
n
uo
us
L
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h
,
t
h
e
m
o
de
l
wa
s
t
h
e
n
r
e
i
nf
o
r
c
e
d
w
i
t
h
t
h
e
n
e
w
ly
pr
e
d
i
c
t
e
d
v
a
l
ue
t
h
a
t
wa
s
a
ppe
n
de
d
t
o
t
h
e
tr
a
i
ni
ng
da
t
a
s
e
t
.
I
t
c
or
r
e
s
po
n
ds
to
t
h
e
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
a
pp
li
c
a
t
i
o
ns
w
h
e
r
e
m
o
de
l
s
n
e
e
d
t
o
l
e
a
r
n
d
y
na
mi
c
a
ll
y
,
f
r
o
m
n
e
w
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
,
i
n
c
o
n
t
r
a
s
t
t
o
us
i
n
g
a
s
t
a
t
i
c
da
t
a
s
e
t.
T
h
e
r
o
l
li
ng
f
o
r
e
c
a
s
t
s
t
r
a
t
e
gy
b
r
i
ng
s
i
n
t
h
e
c
o
n
t
i
n
uo
us
upda
t
e
m
e
c
h
a
ni
s
m
,
whi
c
h
e
na
bl
e
s
n
o
t
o
nl
y
e
nh
a
n
c
i
ng
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
b
ut
a
l
s
o
h
a
vi
ng
t
h
e
a
da
pt
a
bil
i
t
y
t
o
t
h
e
po
s
s
i
bl
e
c
h
a
n
ge
s
i
n
da
t
a
pa
tt
e
r
n
s
.
T
hi
s
pr
o
c
e
s
s
wa
s
t
h
e
n
i
t
e
r
a
t
e
d
a
c
r
o
s
s
t
h
e
t
e
s
t
i
n
g
pe
r
i
o
d
s
o
t
h
a
t
t
h
e
r
o
l
li
ng
f
o
r
e
c
a
s
t
s
tr
a
t
e
g
y
s
e
r
v
e
d
a
s
a
r
o
b
us
t
f
r
a
m
e
wo
r
k
to
a
s
s
e
s
s
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
ve
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
s
i
n
d
y
na
mi
c
a
n
d
e
v
o
l
vi
ng
s
c
e
n
a
r
i
o
s
.
F
i
gur
e
2
.
W
o
r
kf
l
o
w
f
o
r
m
o
de
l
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
3.
4.
E
val
u
at
ion
m
e
t
r
ics
T
o
r
i
go
r
o
us
l
y
e
v
a
l
ua
t
e
t
h
e
pr
e
di
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
m
o
de
l
s
,
a
s
ui
t
e
o
f
s
t
a
n
da
r
d
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
m
e
t
r
i
c
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
t
h
e
m
e
a
n
a
b
s
o
l
ut
e
e
r
r
o
r
(
M
A
E
)
,
r
oot
m
e
a
n
s
qua
r
e
d
e
r
r
or
(
R
M
S
E
)
,
m
e
a
n
a
bs
o
l
ut
e
pe
r
c
e
n
t
a
ge
e
r
r
o
r
(
M
A
P
E
)
,
a
n
d
c
o
e
f
f
i
c
i
e
n
t
o
f
de
t
e
r
m
i
na
t
i
o
n
(
R
²
s
c
o
r
e
)
,
we
r
e
us
e
d.
T
o
ge
th
e
r
,
t
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
c
o
l
l
e
c
t
i
v
e
ly
f
o
r
m
e
x
p
li
c
i
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
a
t
i
o
n
s
o
f
m
o
de
l
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
.
=
1
∑
|
−
|
=
1
(
1)
=
1
∑
|
−
|
=
1
(
2)
=
1
∑
(
−
)
2
=
1
(
3)
2
=
1
−
∑
(
−
)
2
=
1
∑
(
−
)
2
=
1
(
4)
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
E
nhanc
ing
B
i
tcoin
pr
ice
f
or
e
c
as
ti
ng:
a
c
ompar
ati
v
e
analys
is
of
adv
anc
e
d
ti
me
s
e
r
ies
…
(
A
mine
B
ats
i)
539
3.
5.
Hyp
e
r
p
ar
a
m
e
t
e
r
op
t
i
m
i
z
at
ion
T
h
e
be
s
t
pe
r
f
o
r
m
i
ng
m
o
de
l
,
NB
E
A
T
S
,
wa
s
t
h
e
r
e
f
o
r
e
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
un
e
d
o
n
i
n
t
h
e
t
r
e
e
-
s
t
r
uc
t
u
r
e
d
pa
r
z
e
n
e
s
t
i
m
a
t
o
r
(
T
P
E
)
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
i
mp
l
e
m
e
n
t
e
d
vi
a
t
h
e
Op
t
un
a
f
r
a
m
e
wo
r
k
[
20]
,
[
21]
to
e
n
s
ur
e
m
a
xim
a
l
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
he
s
e
que
n
t
i
a
l
mo
de
l
-
b
a
s
e
d
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
(
S
M
B
O
)
t
e
c
h
ni
que
i
n
t
h
e
T
P
E
a
l
go
r
i
t
hm
,
i
t
e
r
a
t
i
v
e
ly
r
e
f
i
ne
s
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
to
m
a
xim
i
z
e
pr
e
d
i
c
t
i
ve
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
o
b
e
g
i
n
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
,
a
c
o
m
pr
e
h
e
ns
i
ve
s
e
a
r
c
h
s
pa
c
e
i
s
de
f
i
ne
d,
a
s
o
u
t
l
i
ne
d
i
n
T
a
bl
e
2
.
T
a
bl
e
2
.
Hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
e
a
r
c
h
s
pa
c
e
f
o
r
m
o
de
l
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
P
a
r
a
me
t
e
r
S
e
a
r
c
h s
pa
c
e
S
c
a
l
e
r
t
y
p
e
[
"
mi
nma
x"
,
"
r
o
bus
t
"
,
"
s
ta
nda
r
d
"
]
S
ta
c
k t
y
p
e
s
[
[
"
id
e
nt
it
y"
]
]
A
c
ti
v
a
ti
o
n
f
un
c
ti
o
n
[
"
R
e
L
U
"
,
"
L
e
a
k
y
R
e
L
U
"
]
N
umbe
r
of
l
e
a
r
ni
ng
r
a
te
d
e
c
a
y
s
[
0 t
o
3
]
I
nput
s
iz
e
[
6, 12, 24]
R
a
ndo
m s
e
e
d
[
1 t
o
20
]
B
a
tc
h s
i
z
e
[
32, 64, 128, 256]
W
in
do
w
s
ba
tc
h s
iz
e
[
128,
256, 512, 1024]
L
e
a
r
ni
ng
r
a
te
(
η)
L
o
g
-
uni
f
or
m di
s
tr
ib
ut
i
o
n b
e
tw
e
e
n 1
e
-
5 a
nd 1
e
-
2
M
a
x
s
te
ps
100
V
a
li
da
ti
o
n
c
he
c
k s
t
e
ps
10
E
a
r
l
y
s
to
p pa
ti
e
n
c
e
s
te
ps
2
I
t
l
e
ve
r
a
ge
s
t
h
e
T
P
E
a
l
go
r
i
t
hm
t
o
c
o
n
s
t
r
uc
t
a
pr
o
b
a
bi
li
s
t
i
c
m
o
de
l
p(
θ
∣
y
)
t
h
a
t
r
e
pr
e
s
e
n
t
s
t
h
e
li
ke
li
h
o
o
d
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
θ
gi
v
e
n
t
h
e
m
e
t
r
i
c
s
y
(
v
a
li
da
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
o
r
l
o
s
s
)
.
I
t
us
e
s
a
c
o
m
bi
n
a
t
i
o
n
o
f
t
w
o
de
n
s
i
t
y
f
u
n
c
t
i
o
n
s
:
p(
θ
∣
y
<
y
∗
)
(
m
o
de
l
li
ng
t
h
e
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
t
h
a
t
r
e
s
u
l
t
s
i
n
b
e
tt
e
r
-
t
h
a
n
a
v
e
r
a
ge
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
)
a
n
d
p(
θ
∣
y
≥
y
∗
)
(
m
o
de
l
li
ng
t
h
e
d
i
s
t
r
i
b
ut
i
o
n
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
t
h
a
t
l
e
a
d
to
w
o
r
s
e
-
t
h
a
n
a
v
e
r
a
ge
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
)
.
T
h
e
a
l
go
r
i
t
hm
t
h
e
n
s
e
l
e
c
t
s
t
h
e
n
e
x
t
s
e
t
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
to
e
v
a
l
ua
t
e
by
m
a
xim
i
z
i
ng
t
h
e
e
x
pe
c
t
e
d
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
(
E
I
)
:
(
)
=
∫
(
∗
−
)
(
|
)
∗
−
∞
(
5
)
y
∗
,
a
t
h
r
e
s
h
o
l
d
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
v
a
l
ue
(
h
e
r
e
,
b
e
s
t
v
a
l
idat
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
s
o
f
a
r
)
On
c
e
t
hi
s
c
o
n
v
e
r
ge
n
c
e
or
s
to
ppi
n
g
c
r
i
t
e
r
i
o
n
i
s
a
c
hi
e
v
e
d,
t
h
e
pr
o
c
e
s
s
i
s
c
o
n
t
i
n
ue
d
i
t
e
r
a
t
i
v
e
ly
.
F
r
o
m
t
hi
s
o
pt
i
mi
z
a
t
i
o
n
pr
o
c
e
s
s
,
we
c
h
o
s
e
o
ur
b
e
s
t
pe
r
f
o
r
m
i
ng
m
o
de
l
t
o
gua
r
a
n
t
e
e
t
h
a
t
t
h
e
f
in
a
l
m
o
de
l
pr
o
vi
de
s
t
h
e
hi
g
h
e
s
t
pr
e
di
c
t
i
v
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
n
t
h
e
v
a
li
da
t
i
o
n
s
e
t
.
F
i
r
s
t
,
i
t
n
ot
o
nl
y
im
pr
o
v
e
s
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
b
ut
a
l
s
o
h
e
l
p
s
a
v
o
i
d
o
v
e
r
c
utt
i
n
g
f
r
o
m
t
h
e
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
pa
c
e
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
a
ll
y
.
4.
RE
S
UL
T
S
AN
D
DI
S
CU
S
S
I
ON
W
e
a
s
s
e
s
s
e
d
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
s
i
x
a
d
v
a
n
c
e
d
t
im
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
m
o
de
l
s
KA
N,
T
i
m
e
s
Ne
t
,
NB
E
A
T
S
,
NH
I
T
S
,
P
a
t
c
h
T
S
T
,
a
n
d
B
i
T
C
N
us
i
ng
th
e
m
e
t
r
i
c
s
M
A
E
,
R
M
S
E
,
M
A
P
E
,
a
n
d
R
²
a
n
d
t
h
e
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
dur
a
t
i
o
n
f
o
r
t
h
e
i
ni
t
i
a
l
i
t
e
r
a
t
i
o
n
to
m
e
a
s
ur
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
.
W
i
t
h
t
h
e
s
e
m
e
t
r
i
c
s
,
w
e
e
v
a
l
ua
t
e
e
a
c
h
m
o
de
l
i
n
t
e
r
m
s
o
f
i
t
s
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
e
x
p
l
a
n
a
t
or
y
po
we
r
r
e
l
a
t
i
v
e
to
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
da
t
a
.
T
a
bl
e
3
s
u
m
m
a
r
i
z
e
s
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
.
T
a
bl
e
3
.
M
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
M
o
de
l
M
A
E
R
M
S
E
M
A
P
E
R²
T
r
a
in
in
g t
im
e
T
e
s
ti
ng t
im
e
K
A
N
1802.15
2440.90
2.64%
0.938
12.35 s
e
c
s
0.15 s
e
c
s
T
im
e
s
N
e
t
1367.81
1920.33
2.04%
0.961
24.05 s
e
c
s
0.24 s
e
c
s
N
B
E
A
T
S
1262.98
1776.72
1.89%
0.967
1.3 s
e
c
s
0.14 s
e
c
s
N
H
I
T
S
1263.81
1777.03
1.89%
0.967
2.81 s
e
c
s
0.18 s
e
c
s
P
a
tc
h
T
S
T
1354.68
1873.25
2.03%
0.963
4.6
s
e
c
s
0.17 s
e
c
s
B
i
T
C
N
35439.52
36014.39
53.01%
-
12.443
2.98 s
e
c
s
0.2 s
e
c
s
B
ot
h
t
h
e
M
A
E
a
n
d
R
²
v
a
l
ue
s
o
f
t
h
e
NB
E
A
T
S
a
n
d
NH
I
T
S
m
o
de
l
s
we
r
e
r
e
c
o
r
de
d
a
s
1263
a
n
d
0.
967
,
r
e
s
pe
c
t
i
ve
ly
w
i
t
h
t
h
e
l
o
we
s
t
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
t
i
m
e
.
T
hi
s
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
s
c
a
n
a
c
c
o
un
t
f
o
r
n
e
a
r
ly
96.
7%
o
f
t
h
e
v
a
r
i
a
n
c
e
i
n
t
h
e
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
da
t
a
,
whi
c
h
v
a
li
da
t
e
s
t
h
e
m
o
de
l
s
s
u
i
t
a
bil
i
t
y
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
s
.
I
t
i
s
po
s
s
i
bl
e
t
h
a
t
t
h
e
i
r
a
ppr
o
p
r
i
a
t
e
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
m
a
ke
t
h
e
m
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
l
e
a
r
ni
ng
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
d
e
n
c
i
e
s
a
n
d
c
o
m
p
l
e
x
pa
tt
e
r
n
s
i
n
f
i
na
n
c
i
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
15
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
26
:
535
-
544
540
T
i
m
e
s
Ne
t
a
n
d
P
a
t
c
h
T
S
T
pe
r
f
o
r
m
e
d
s
i
mi
l
a
r
ly
,
w
i
t
h
M
A
E
v
a
l
u
e
s
o
f
1367.
81
f
o
r
T
i
m
e
s
Ne
t
a
n
d
1354.
68
f
o
r
P
a
t
c
h
T
S
T
a
n
d
hi
g
he
r
R
²
va
l
ue
s
.
Ho
we
v
e
r
,
i
n
t
e
r
m
s
o
f
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
m
p
l
e
xi
t
y
,
T
i
m
e
s
Ne
t
g
ot
a
m
uc
h
gr
e
a
t
e
r
t
r
a
i
ni
ng
t
i
m
e
24.
05
s
e
c
o
n
ds
,
a
n
d
tes
t
i
n
g
t
i
m
e
0.
24
s
e
c
o
n
ds
,
t
h
a
n
P
a
t
c
h
T
S
T
4.
6
s
e
c
o
n
ds
f
o
r
t
r
a
i
ni
ng
a
n
d
0.
17
s
e
c
o
n
ds
f
o
r
t
e
s
t
i
n
g,
whi
c
h
wa
s
m
o
r
e
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
ll
y
e
f
f
i
c
i
e
n
t
,
b
ut
a
l
s
o
a
c
hi
e
v
e
d
v
e
r
y
s
i
mi
l
a
r
pr
e
d
i
c
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
.
Al
t
h
o
ugh
t
h
e
i
r
a
c
c
ur
a
c
y
wa
s
n
o
t
a
bl
e
,
t
h
e
y
we
r
e
j
u
s
t
s
l
i
g
h
t
l
y
be
s
t
e
d
by
NB
E
A
T
S
a
n
d
NH
I
T
S
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
a
t
NB
E
A
T
S
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
f
e
a
t
ur
e
s
m
a
y
h
a
v
e
a
n
e
dge
i
n
m
o
de
li
ng
t
h
e
c
us
t
o
m
i
z
e
d
m
i
nut
i
a
e
o
f
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
m
o
v
e
m
e
n
t
.
Al
t
e
r
n
a
t
i
v
e
ly
,
e
v
e
n
t
h
o
ugh
K
A
N
a
c
hi
e
v
e
d
a
g
oo
d
M
A
E
o
f
1802.
15
a
n
d
a
n
R
²
o
f
0.
938,
i
t
a
ppe
a
r
e
d
to
un
de
r
s
h
o
ot
t
h
e
ot
h
e
r
m
o
de
l
s
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
n
g
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
d
y
na
mi
c
s
.
F
r
o
m
a
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
pe
r
s
pe
c
t
i
ve
,
K
A
N
s
h
o
we
d
a
m
o
de
r
a
t
e
t
r
a
i
ni
ng
t
i
m
e
o
f
12.
35
s
e
c
o
n
ds
a
n
d
a
t
e
s
t
i
n
g
t
i
m
e
o
f
0.
15
s
e
c
o
n
ds
,
whi
c
h
m
a
ke
s
i
t
b
e
t
we
e
n
T
i
m
e
s
Ne
t
a
n
d
P
a
t
c
h
T
S
T
b
u
t
wi
t
h
l
e
s
s
a
c
c
ur
a
c
y
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t,
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
B
i
T
C
N
m
o
de
l
wa
s
dr
a
m
a
t
i
c
a
l
ly
po
o
r
,
wi
t
h
a
n
M
A
E
o
f
35439.
52
a
n
d
a
n
e
ga
t
i
v
e
R
²
o
f
-
12.
443.
T
h
e
s
e
r
e
s
u
l
t
s
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
t
h
a
t
i
n
t
h
e
c
a
s
e
o
f
t
h
e
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
da
t
a
,
t
h
e
B
i
T
C
N
pr
o
vi
de
s
i
n
a
c
c
ur
a
t
e
pr
e
di
c
t
i
o
n
s
t
h
a
t
a
r
e
l
e
s
s
r
e
l
i
a
ble
t
h
a
n
t
h
o
s
e
o
f
a
s
i
m
p
l
e
b
a
s
e
l
i
ne
m
o
de
l
,
i
n
d
i
c
a
t
i
n
g
t
h
a
t
t
h
e
B
i
T
C
N
i
s
i
ns
u
f
f
i
c
i
e
n
t
to
pr
e
di
c
t
v
e
r
y
v
o
l
a
t
i
l
e
a
n
d
c
o
m
p
l
e
x
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
da
t
a
de
s
p
i
t
e
i
t
s
r
e
l
a
t
i
v
e
ly
l
o
w
t
r
a
i
ni
ng
t
i
m
e
2.
98
s
e
c
o
n
d
s
,
a
n
d
t
e
s
t
i
n
g
t
i
m
e
0.
2
s
e
c
o
n
ds
.
W
e
r
u
n
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
o
n
t
h
e
NB
E
A
T
S
m
o
de
l
vi
a
t
h
e
T
P
E
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
a
l
go
r
i
t
hm
us
i
ng
Opt
un
a
.
T
h
e
o
p
t
i
m
i
z
e
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
a
r
e
pr
ovi
de
d
in
de
t
a
i
l
i
n
T
a
bl
e
4
.
T
a
bl
e
4
.
Op
t
i
mi
z
e
d
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
f
o
r
NB
E
A
T
S
H
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
V
a
lu
e
S
c
a
l
e
r
t
y
p
e
R
o
bus
t
S
ta
c
k t
y
p
e
s
[
'
id
e
n
ti
t
y
'
]
A
c
ti
v
a
ti
o
n
f
un
c
ti
o
n
L
e
a
k
y
R
e
L
U
N
umbe
r
of
l
e
a
r
ni
ng
r
a
te
d
e
c
a
y
s
2
I
nput
s
iz
e
6
R
a
ndo
m s
e
e
d
13
B
a
tc
h s
i
z
e
64
W
in
do
w
s
ba
tc
h s
iz
e
1024
L
e
a
r
ni
ng
r
a
te
(
η)
0.000214
T
h
e
s
e
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
we
r
e
us
e
d,
a
n
d
t
h
e
m
o
de
l
,
NB
E
A
T
S
_HP,
a
c
hi
e
v
e
d
a
n
M
A
E
o
f
1262.
12
a
n
d
R
²
o
f
0.
967,
a
s
s
h
o
wn
i
n
T
a
bl
e
5
.
S
y
s
t
e
m
a
t
i
c
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
r
e
s
u
l
t
s
i
n
a
m
a
r
g
i
na
l
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
o
v
e
r
t
h
e
b
a
s
e
NB
E
A
T
S
m
o
de
l
,
whi
c
h
i
s
a
c
c
ur
a
t
e
,
v
a
l
i
da
t
i
n
g
t
h
e
r
o
l
e
o
f
t
h
e
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
i
n
r
e
f
i
n
i
ng
t
h
e
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
T
a
bl
e
5
.
P
e
r
f
o
r
m
a
nc
e
m
e
t
r
i
c
s
o
f
NB
E
A
T
S
_HP
M
o
de
l
M
A
E
R
M
S
E
M
A
P
E
R²
N
B
E
A
T
S
_H
P
1262.12
1776.40
1.88%
0.967
A
dd
i
t
i
o
n
a
ll
y
,
t
h
e
vi
s
ua
l
a
n
a
ly
s
i
s
o
f
t
h
e
p
l
o
t
s
i
n
F
igur
e
3
,
whi
c
h
o
ve
r
l
a
y
s
t
h
e
a
c
t
ua
l
B
i
t
c
o
i
n
c
l
o
s
i
ng
pr
i
c
e
s
w
i
t
h
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
f
r
o
m
e
a
c
h
o
f
t
h
e
s
i
x
m
o
de
l
s
,
pr
o
vi
de
s
de
e
pe
r
i
ns
i
g
h
t
s
i
n
t
o
t
h
e
i
r
r
e
l
a
t
i
v
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
b
e
y
o
n
d
n
u
m
e
r
i
c
a
l
m
e
t
r
i
c
s
.
T
h
e
a
c
t
ua
l
da
t
a
f
i
t
t
h
e
KA
N
m
o
de
l
f
a
i
r
ly
we
ll
b
u
t
di
s
p
l
a
y
pr
o
n
o
un
c
e
d
de
vi
a
t
i
o
ns
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
w
h
e
n
s
ha
r
p
pr
i
c
e
c
h
a
n
ge
s
o
c
c
ur
.
T
h
e
m
o
de
l
's
l
im
i
t
a
t
i
o
ns
i
n
a
da
pt
i
n
g
t
o
f
a
s
t
f
l
uc
t
ua
t
i
o
n
s
a
r
e
e
m
p
h
a
s
i
z
e
d
by
t
h
e
s
e
d
i
s
c
r
e
pa
n
c
i
e
s
,
c
o
nf
i
r
m
e
d
by
i
t
s
R
2
v
a
l
ue
o
f
0.
938.
I
n
c
a
l
m
e
r
pe
r
i
o
ds
,
K
A
N
i
s
a
de
qua
t
e
,
b
ut
i
n
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
s
,
d
y
n
a
mi
c
pa
t
t
e
r
n
s
,
KA
N
c
a
nn
o
t
tr
a
c
k.
T
h
e
a
c
t
ua
l
pr
i
c
e
s
a
r
e
c
l
o
s
e
ly
f
o
ll
o
we
d
by
t
he
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
T
i
m
e
s
Ne
t
m
o
de
l
,
whi
c
h
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
s
i
g
nif
i
c
a
n
t
l
y
be
tt
e
r
p
r
e
di
c
t
i
ve
c
a
pa
bi
li
t
y
.
W
hil
e
pe
r
i
o
ds
w
i
t
h
hi
g
h
v
o
l
a
t
i
li
t
y
s
h
o
w
m
i
n
o
r
de
vi
a
t
i
o
n
s
,
i
t
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
i
s
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
wi
t
h
t
h
e
da
t
a
.
T
hi
s
s
t
r
o
n
g
f
i
t
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
i
t
s
s
t
r
o
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
m
e
t
r
i
c
s
,
wi
t
h
a
n
R
²
v
a
l
ue
o
f
0.
961,
a
n
d
s
h
o
ws
t
h
a
t
i
t
c
a
n
h
a
n
d
l
e
v
o
l
a
t
i
le
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
.
T
h
e
NB
E
A
T
S
a
n
d
N
HI
T
S
m
o
de
l
s
h
a
v
e
a
lm
o
s
t
pe
r
f
e
c
t
o
r
de
r
i
n
g
o
f
t
h
e
a
c
t
ua
l
da
t
a
a
n
d
a
r
e
e
x
t
r
e
m
e
ly
a
c
c
ur
a
t
e
.
T
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
l
i
ne
s
f
i
t
t
h
e
a
c
t
ua
l
pr
i
c
e
t
r
a
j
e
c
t
o
r
y
c
l
o
s
e
ly
a
n
d
w
i
t
h
v
e
r
y
li
t
t
l
e
e
r
r
o
r
,
e
v
e
n
g
i
ve
n
th
e
m
o
s
t
v
o
l
a
t
i
l
e
pa
t
t
e
r
n
s
.
Our
r
e
s
u
l
t
s
s
h
o
w
t
h
a
t
t
h
e
s
e
o
u
t
s
tan
d
i
ng
pa
r
a
m
e
t
e
r
s
o
f
0.
967
R
2
a
n
d
l
o
w
M
A
E
a
r
e
t
h
e
m
o
s
t
r
e
l
i
a
bl
e
m
o
de
l
s
f
r
o
m
t
h
e
gr
o
up
.
T
h
e
r
e
a
s
o
n
f
o
r
th
e
s
uc
c
e
s
s
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
i
s
t
h
a
t
t
h
e
y
h
a
v
e
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
,
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
t
h
a
t
a
r
e
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
c
a
pt
ur
i
n
g
l
o
n
g
-
r
a
n
g
e
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
a
n
d
c
o
m
p
l
e
x
pa
tt
e
r
n
s
i
n
f
i
na
n
c
i
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
E
nhanc
ing
B
i
tcoin
pr
ice
f
or
e
c
as
ti
ng:
a
c
ompar
ati
v
e
analys
is
of
adv
anc
e
d
ti
me
s
e
r
ies
…
(
A
mine
B
ats
i)
541
T
h
e
P
a
t
c
h
T
S
T
m
o
de
l
c
a
n
a
l
s
o
m
a
ke
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
v
e
r
y
c
l
o
s
e
to
t
h
e
a
c
t
ua
l
da
t
a
.
H
o
we
v
e
r
,
t
h
e
de
vi
a
t
i
o
ns
a
r
e
s
o
m
e
w
h
a
t
l
a
r
ge
r
t
h
a
n
t
h
o
s
e
o
f
NB
E
A
T
S
a
n
d
NH
I
T
S
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
i
n
v
o
l
a
t
i
l
e
p
h
a
s
e
s
.
T
hi
s
R
²
v
a
l
ue
o
f
0.
963
i
s
s
l
i
g
h
t
l
y
l
o
we
r
t
h
a
n
t
h
e
f
i
r
s
t
v
a
l
u
e
s
i
n
c
e
t
h
e
s
e
l
a
r
ge
r
d
i
s
c
r
e
pa
n
c
i
e
s
a
r
e
r
e
f
l
e
c
t
e
d.
H
o
we
v
e
r
,
th
i
s
do
e
s
n
ot
hi
n
de
r
P
a
t
c
h
T
S
T
f
r
o
m
c
o
n
t
i
n
u
i
ng
to
b
e
a
r
o
b
us
t
a
ppr
o
a
c
h
to
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g,
a
s
i
t
s
t
r
a
n
s
f
o
r
m
e
r
-
b
a
s
e
d
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
i
s
a
bl
e
to
c
a
p
t
ur
e
t
e
m
po
r
a
l
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
B
i
T
C
N
m
o
de
l
i
s
i
n
s
t
a
r
k
c
o
n
t
r
a
s
t
.
L
a
r
ge
de
vi
a
t
i
o
n
s
f
r
o
m
a
c
t
ua
l
da
t
a
c
a
n
b
e
s
e
e
n
i
n
t
h
e
p
l
ot
o
f
t
h
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
:
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
n
o
t
o
nl
y
do
n
o
t
c
a
p
t
ur
e
t
h
e
t
r
e
n
d
b
ut
a
l
s
o
do
n
ot
c
a
p
t
ur
e
t
h
e
v
a
r
i
a
bil
i
t
y
i
n
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
s
.
C
o
r
r
e
s
po
n
d
i
n
g
ly
,
t
he
s
e
de
f
i
c
i
e
nc
i
e
s
pr
o
duc
e
a
v
e
r
y
l
o
w
R
2
v
a
l
u
e
(
-
12.
443)
,
m
e
a
ni
ng
t
h
a
t
t
h
e
m
o
de
l
’
s
pr
e
d
i
c
t
i
o
ns
a
r
e
n
ot
a
c
c
ur
a
t
e
r
e
l
a
t
i
v
e
to
a
n
a
i
v
e
b
a
s
e
li
ne
.
T
hi
s
poor
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
i
nd
i
c
a
t
e
s
t
h
a
t
t
h
e
B
i
T
C
N
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
i
s
n
o
t
we
l
l
s
u
i
t
e
d
f
o
r
f
i
na
n
c
i
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
i
n
m
a
r
ke
t
s
s
uc
h
a
s
B
i
t
c
o
i
n
,
whe
r
e
t
h
e
m
a
r
ke
t
i
s
e
x
t
r
e
m
e
ly
v
o
l
a
t
i
l
e
.
F
i
na
ll
y
,
w
i
t
h
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
f
o
r
T
P
E
o
n
t
h
e
NB
E
A
T
S
_HP
m
o
de
l
,
i
t
i
s
s
t
i
ll
a
c
l
o
s
e
r
f
i
t
to
t
h
e
a
c
t
ua
l
da
t
a
t
h
a
n
t
h
e
b
a
s
e
NB
E
A
T
S
m
o
de
l
i
s
.
T
h
e
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
i
s
pr
o
v
e
n
to
b
e
e
f
f
e
c
t
i
ve
s
i
nc
e
t
h
e
pr
e
di
c
t
e
d
a
n
d
a
c
t
ua
l
l
i
ne
s
m
a
t
e
n
e
a
r
l
y
c
o
m
p
l
e
t
e
l
y
.
T
h
e
m
o
de
l
i
s
m
a
de
e
v
e
n
m
o
r
e
pr
e
c
i
s
e
w
i
t
h
t
hi
s
r
e
f
i
ne
d
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
,
a
n
d
t
h
e
R
²
va
l
ue
do
e
s
i
n
de
e
d
i
m
pr
o
v
e
s
l
i
g
h
t
l
y
t
o
0.
967
,
a
n
d
t
h
e
M
A
E
m
a
r
g
i
na
ll
y
d
e
c
r
e
a
s
e
s
.
W
e
f
i
nd
t
h
a
t
t
h
e
s
uc
c
e
s
s
o
f
N
B
E
A
T
S
_HP
hi
g
hli
gh
t
s
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
o
f
a
s
y
s
t
e
m
a
t
i
c
o
pt
i
m
i
z
a
t
i
o
n
s
t
r
a
t
e
gy
in
r
e
f
i
n
i
ng
hi
g
h
-
pe
r
f
o
r
m
i
ng
m
o
de
l
s
.
F
i
gur
e
3
.
C
o
m
pa
r
i
s
o
n
o
f
a
c
t
ua
l
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
s
v
s
p
r
e
d
i
c
t
e
d
v
a
l
ue
s
a
c
r
o
s
s
d
i
f
f
e
r
e
n
t
m
o
de
l
s
As
s
uc
h
,
t
h
e
s
e
vi
s
ua
l
i
ns
i
g
h
t
s
r
e
i
nf
o
r
c
e
t
h
e
qua
n
ti
t
a
t
i
v
e
e
v
a
l
ua
t
i
o
n
,
t
h
e
a
c
c
ur
a
c
y
o
f
NB
E
A
T
S
a
n
d
NH
I
T
S
,
t
h
e
r
o
l
e
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
t
uni
n
g
f
o
r
NB
E
A
T
S
_HP,
a
n
d
t
h
e
di
f
f
i
c
u
l
t
i
e
s
f
a
c
i
ng
m
o
de
l
s
s
uc
h
a
s
t
h
e
B
i
T
C
N
i
n
de
a
li
ng
w
i
t
h
v
o
l
a
t
i
l
e
f
i
na
n
c
i
a
l
da
t
a
.
T
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
l
e
a
d
s
to
ke
y
o
b
s
e
r
va
t
i
o
ns
t
h
a
t
gui
de
w
hi
c
h
f
a
c
t
or
s
a
r
e
i
m
po
r
t
a
n
t
i
n
m
o
de
l
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
.
C
o
m
pa
r
e
d
w
i
t
h
ot
h
e
r
m
e
t
h
o
ds
,
m
o
de
l
s
w
i
t
h
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
s
t
r
uc
t
ur
e
s
(
s
uc
h
a
s
NB
E
A
T
S
a
n
d
NH
I
T
S
)
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
de
m
o
ns
t
r
a
t
e
s
upe
r
i
o
r
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
,
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
15
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
26
:
535
-
544
542
e
n
a
bli
ng
e
f
f
e
c
t
i
v
e
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
de
n
c
y
a
n
d
c
o
m
p
l
e
x
pa
tt
e
r
n
m
o
de
l
li
ng
i
n
f
i
na
nc
i
a
l
da
t
a
,
whi
l
e
m
a
in
t
a
i
ni
n
g
l
o
w
c
o
m
put
a
t
i
o
n
a
l
c
o
s
t,
m
a
k
i
ng
t
h
e
m
hi
g
hly
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
t
a
s
ks
.
T
h
us
,
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
a
r
e
hi
g
hly
s
u
i
t
a
bl
e
f
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
t
a
s
ks
.
M
o
r
e
o
v
e
r
,
t
h
e
m
a
r
g
i
n
a
l
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
a
tt
a
i
n
e
d
by
t
h
e
NB
E
A
T
S
_H
P
m
o
de
l
f
ur
t
h
e
r
s
ugge
s
t
s
t
h
a
t
hy
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
mi
z
a
t
i
o
n
i
s
i
m
po
r
t
a
n
t
e
v
e
n
f
o
r
r
e
l
i
a
bl
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
a
n
d
c
a
n
l
e
a
d
to
im
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
i
n
t
e
c
hni
que
s
s
uc
h
a
s
T
P
E
o
p
t
i
m
iza
t
i
o
n
.
I
n
c
o
n
t
r
a
s
t,
t
h
e
f
a
il
ur
e
o
f
B
i
T
C
N
t
o
pe
r
f
o
r
m
we
l
l
a
pa
r
t
f
r
o
m
e
s
s
e
n
t
i
a
ll
y
r
a
n
do
m
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
n
s
t
o
o
u
t
-
of
-
s
a
m
p
l
e
r
e
t
ur
n
s
hi
g
hli
g
h
t
s
t
h
e
d
i
f
f
i
c
u
l
t
y
o
f
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
t
h
e
m
o
s
t
v
o
l
a
t
i
l
e
da
t
a
o
f
a
l
l
,
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
s
,
a
n
d
t
h
e
n
e
e
d
to
c
h
oo
s
e
s
t
r
o
n
g
m
o
de
l
s
a
n
d
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
ns
t
h
a
t
c
a
n
c
o
n
t
e
n
d
w
i
t
h
t
h
e
i
n
t
r
i
c
a
c
i
e
s
o
f
f
i
na
nc
i
a
l
da
t
a
.
On
e
o
f
t
h
e
f
i
nd
i
ngs
o
f
t
hi
s
s
t
udy
u
n
de
r
l
i
ne
s
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
m
o
de
l
s
e
l
e
c
t
i
o
n
a
n
d
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
i
n
f
i
na
n
c
i
a
l
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g.
All
hi
g
h
-
pe
r
f
o
r
mi
ng
m
o
de
l
s
pr
o
vi
de
d
s
t
r
o
n
g
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
e
f
f
e
c
t
s
;
h
o
we
v
e
r
,
t
hi
s
de
pe
n
de
d
o
n
t
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
a
l
de
s
i
g
n
a
n
d
o
p
ti
mi
z
a
t
i
o
n
t
e
c
hni
que
s
e
m
p
l
o
y
e
d
i
n
e
a
c
h
c
a
s
e
.
H
i
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
a
n
d
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
m
o
d
e
l
s
s
u
c
h
a
s
NB
E
A
T
S
a
n
d
NH
I
T
S
pe
r
f
o
r
m
e
d
s
t
r
o
n
gl
y
,
s
ugge
s
t
i
n
g
t
h
a
t
t
h
o
s
e
a
ppr
o
a
c
h
e
s
a
r
e
goo
d
f
o
r
f
i
na
n
c
i
a
l
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
w
h
e
r
e
a
c
c
ur
a
c
y
a
n
d
e
x
p
l
a
n
a
t
i
o
n
a
r
e
b
o
t
h
i
m
po
r
t
a
n
t.
R
e
c
e
n
t
r
e
s
e
a
r
c
h
o
n
c
r
y
pt
o
c
ur
r
e
n
c
y
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
s
u
ppo
r
t
s
a
n
d
e
x
t
e
n
ds
o
ur
f
i
n
d
i
ngs
.
T
hi
s
s
t
ud
y
[
22]
ut
i
li
z
e
d
a
C
NN
-
L
S
T
M
m
o
de
l
w
i
t
h
Va
r
i
a
t
i
o
na
l
A
ut
o
e
n
c
o
de
r
(
VA
E
)
f
e
a
t
ur
e
e
x
tr
a
c
t
i
o
n
a
n
d
S
HA
P
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
,
a
c
hi
e
vi
ng
e
x
t
r
e
m
e
ly
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
(
R
2≈
0.
99)
o
n
B
i
t
c
o
i
n
da
t
a
.
T
h
e
s
e
r
e
s
u
l
t
s
s
up
po
r
t
o
ur
f
i
nd
i
n
g
t
h
a
t
m
o
r
e
c
o
m
p
l
e
x
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
,
s
uc
h
a
s
T
i
m
e
s
N
e
t
,
NB
E
A
T
S
,
a
n
d
NH
I
T
S
a
r
e
pr
e
f
e
r
a
bl
e
.
S
i
m
il
a
r
ly
,
C
r
y
pt
o
M
a
m
ba
[
23]
is
a
s
t
a
t
e
-
s
pa
c
e
m
o
de
l
t
h
a
t
c
a
pt
ur
e
s
r
e
gi
m
e
s
hi
f
t
s
a
n
d
l
o
n
g
-
r
a
n
ge
de
pe
n
de
n
c
ies
.
T
h
e
y
f
o
u
n
d
t
h
a
t
t
h
i
s
i
n
c
r
e
a
s
e
d
r
o
b
us
t
n
e
s
s
t
o
c
h
a
n
ge
s
i
n
v
o
l
a
t
i
li
t
y
gr
e
a
t
l
y
im
pr
o
v
e
d
t
h
e
i
r
f
o
r
e
c
a
s
t
s
,
whi
c
h
s
uppo
r
t
s
o
ur
us
e
o
f
a
r
o
l
l
i
ng
f
o
r
e
c
a
s
t
to
s
i
m
u
l
a
t
e
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
us
e
.
F
i
na
ll
y
,
ot
h
e
r
w
o
r
ks
e
m
p
h
a
s
i
z
e
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
g
o
i
n
g
be
y
o
n
d
uni
va
r
i
a
t
e
m
o
de
l
s
.
T
hi
s
pa
pe
r
[
24]
f
o
u
n
d
t
h
a
t
a
ddi
n
g
e
x
o
ge
n
o
us
m
a
c
r
o
e
c
o
n
o
m
i
c
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
i
n
c
l
ud
i
ng
t
h
e
VI
X,
g
o
l
d,
a
n
d
o
i
l
pr
i
c
e
s
,
im
pr
o
v
e
d
B
i
t
c
o
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
a
c
c
ur
a
c
y
,
s
ugge
s
t
i
n
g
a
d
i
r
e
c
t
i
o
n
f
o
r
i
m
pr
o
vi
n
g
o
ur
uni
v
a
r
i
a
t
e
m
o
de
l
.
T
hi
s
i
nve
s
t
i
ga
t
i
o
n
[
25]
fo
un
d
t
h
a
t
S
A
R
I
M
A
,
L
S
T
M
,
a
n
d
P
r
o
ph
e
t
pe
r
f
o
r
m
e
d
d
i
f
f
e
r
e
n
t
l
y
a
c
r
o
s
s
pr
e
-
,
dur
i
n
g
-
,
a
n
d
po
s
t
-
C
OV
I
D
pe
r
i
o
ds
,
wi
t
h
L
S
T
M
s
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
o
ut
pe
r
f
o
r
m
i
ng
t
r
a
d
i
t
i
o
n
a
l
s
t
a
t
i
s
t
i
c
a
l
m
e
t
h
o
ds
b
ut
r
e
qui
r
i
ng
c
a
r
e
f
u
l
t
uni
ng
i
n
v
o
l
a
t
i
l
e
r
e
g
i
m
e
s
.
T
a
ke
n
to
ge
t
h
e
r
,
t
h
e
s
e
r
e
s
u
l
t
s
s
up
po
r
t
o
ur
c
o
n
c
l
us
i
o
n
t
h
a
t
we
l
l
-
t
un
e
d
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
a
r
e
b
e
tt
e
r
s
u
i
t
e
d
f
o
r
n
e
x
t
-
da
y
B
i
t
c
o
i
n
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
,
b
ut
s
ugge
s
t
a
n
u
m
be
r
o
f
d
i
r
e
c
t
i
o
n
s
f
o
r
f
ut
ur
e
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
,
i
n
c
l
ud
i
ng
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bi
li
t
y
,
i
n
c
o
r
po
r
a
t
i
o
n
o
f
g
l
o
b
a
l
f
a
c
t
or
s
,
a
n
d
a
da
pt
i
v
e
m
o
de
l
i
ng
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
f
o
r
r
e
g
i
m
e
s
hi
f
t
s
.
Ho
we
v
e
r
,
t
h
e
r
e
i
s
a
l
im
i
t
a
t
i
o
n
t
h
a
t
s
h
o
ul
d
be
m
e
n
t
i
o
n
e
d.
T
h
e
m
o
de
l
s
f
o
c
us
o
nl
y
o
n
uni
va
r
i
a
t
e
bi
t
c
o
i
n
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
da
t
a
;
o
n
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
i
n
t
e
gr
a
t
i
n
g
ot
h
e
r
v
a
r
i
a
bl
e
s
s
uc
h
a
s
t
r
a
di
n
g
v
o
l
u
me,
s
o
c
i
a
l
s
e
n
t
i
m
e
n
t
,
ge
o
p
o
l
i
t
i
c
a
l
i
nd
i
c
a
t
o
r
s
,
o
r
m
a
c
r
o
e
c
o
n
omi
c
i
n
d
i
c
a
t
or
s
c
o
ul
d
e
nh
a
n
c
e
a
c
c
ur
a
c
y
.
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
h
e
a
n
a
ly
s
i
s
i
n
d
i
c
a
t
e
t
h
a
t
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
a
n
d
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
(
NB
E
A
T
S
a
n
d
NH
I
T
S
)
c
o
n
s
i
s
t
e
n
t
l
y
de
li
ve
r
s
t
r
o
n
g
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
w
i
t
h
l
o
w
e
r
r
or
s
a
n
d
hi
g
h
e
x
p
l
a
i
na
bil
i
t
y
.
T
hi
s
s
ug
ge
s
t
s
t
h
a
t
t
h
e
y
m
a
y
pr
o
v
e
us
e
f
u
l
i
n
t
r
a
d
i
n
g
s
t
r
a
t
e
gi
e
s
a
nd
r
i
s
k
m
a
n
a
ge
m
e
n
t
s
c
e
n
a
r
i
o
s
w
he
r
e
r
e
l
i
a
bl
e
s
ho
r
t
-
t
e
r
m
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
s
a
r
e
n
e
e
de
d.
P
r
a
c
t
i
c
a
ll
y
,
f
i
na
nc
i
a
l
a
n
a
lys
t
s
,
p
or
t
f
o
l
i
o
m
a
n
a
ge
r
s
,
a
n
d
i
nd
i
vi
du
a
l
i
nve
s
t
o
r
s
m
a
y
f
i
nd
v
a
l
ue
i
n
us
i
ng
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
a
n
d
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
f
o
r
n
e
x
t
-
da
y
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
pr
e
d
i
c
t
i
o
n
t
o
im
pr
o
v
e
t
h
e
i
r
a
bil
i
t
y
t
o
t
i
m
e
t
h
e
m
a
r
ke
t
a
n
d
m
i
t
i
ga
t
e
v
o
l
a
t
i
li
t
y
r
i
s
k.
F
r
o
m
a
m
e
t
h
o
do
l
o
g
i
c
a
l
pe
r
s
pe
c
t
i
v
e
,
t
hi
s
pa
pe
r
de
m
o
n
s
t
r
a
t
e
s
t
h
a
t
a
r
o
l
li
ng
f
o
r
e
c
a
s
t
s
t
r
a
t
e
gy
i
s
us
e
d,
whi
c
h
i
s
m
o
r
e
r
e
f
l
e
c
t
i
v
e
o
f
a
r
e
a
l
-
wo
r
l
d
t
r
a
di
n
g
e
nvi
r
o
nm
e
n
t
t
h
a
n
s
t
a
t
i
c
t
r
a
i
n
-
t
e
s
t
s
pl
i
t
s
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
s
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
m
i
s
a
t
i
o
n
hi
g
hli
g
h
t
t
h
e
i
m
po
r
t
a
n
c
e
o
f
c
a
r
e
f
u
l
c
o
n
s
i
de
r
a
t
i
o
n
o
f
e
m
p
i
r
i
c
a
l
s
e
t
up
c
h
o
i
c
e
s
.
Ov
e
r
a
ll
,
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
hi
s
pa
pe
r
s
ugge
s
t
pr
o
m
i
s
i
ng
d
i
r
e
c
t
i
o
n
s
f
o
r
wa
r
d
f
o
r
f
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
,
i
n
c
l
ud
i
ng
e
x
t
e
n
d
i
ng
t
h
e
m
e
t
h
o
do
l
o
gy
t
o
i
nc
l
ude
e
x
o
ge
n
o
us
v
a
r
i
a
bl
e
s
,
s
uc
h
a
s
t
r
a
di
n
g
v
o
l
u
m
e
,
m
a
c
r
o
e
c
o
n
o
m
i
c
o
r
s
e
n
t
i
m
e
n
t
i
nf
o
r
m
a
t
i
o
n
;
e
x
t
e
n
d
i
ng
t
h
e
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
t
e
c
h
ni
que
to
i
m
pr
o
v
e
m
o
de
l
e
x
p
l
a
i
na
bil
i
t
y;
a
n
d/o
r
c
o
n
s
i
de
r
i
n
g
e
n
s
e
m
bl
e
o
r
hy
b
r
i
d
a
ppr
o
a
c
h
e
s
t
o
f
ur
th
e
r
i
n
c
r
e
a
s
e
m
o
de
l
r
o
b
us
t
n
e
s
s
i
n
c
r
y
pt
o
c
ur
r
e
n
c
y
mar
ke
t
s
.
5.
CONC
L
USI
ON
T
h
e
r
e
s
u
l
t
s
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
e
m
p
h
a
s
i
z
e
t
h
a
t
m
o
de
l
a
n
d
c
o
nf
i
gur
a
t
i
o
n
s
e
l
e
c
t
i
o
ns
f
o
r
t
i
m
e
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
s
h
o
u
l
d
b
e
o
v
e
r
r
i
dde
n
,
e
s
pe
c
i
a
ll
y
w
h
e
n
hi
g
hly
v
o
l
a
t
i
l
e
f
i
na
n
c
i
a
l
da
t
a
s
uc
h
a
s
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
s
a
r
e
c
o
n
s
i
de
r
e
d.
T
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
n
c
e
o
f
t
h
e
s
e
m
o
de
l
s
(
NB
E
A
T
S
a
n
d
NH
I
T
S
)
wa
s
b
e
tt
e
r
(
m
o
r
e
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
,
i
n
t
e
r
pr
e
t
a
bl
e
)
,
b
e
t
t
e
r
c
a
pt
u
r
i
n
g
l
o
n
g
-
t
e
r
m
de
pe
n
de
n
c
i
e
s
a
s
we
ll
a
s
c
o
m
p
l
e
x
p
a
tt
e
r
n
s
w
i
t
h
hi
g
h
a
c
c
ur
a
c
y
a
nd
r
e
l
i
a
bil
i
t
y
.
F
ur
t
h
e
r
m
o
r
e
,
t
h
e
r
e
s
u
l
t
s
a
l
s
o
s
h
o
w
t
h
e
b
e
n
e
f
i
t
o
f
hy
pe
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
p
t
i
m
i
z
a
t
i
o
n
,
w
i
t
h
t
h
e
m
a
r
g
i
na
l
i
m
pr
o
v
e
m
e
n
t
s
o
b
s
e
r
v
e
d
o
v
e
r
t
h
e
o
pt
i
m
i
z
e
d
NB
E
A
T
S
_HP
m
o
de
l
,
de
m
o
n
s
t
r
a
t
i
n
g
f
ur
t
h
e
r
pot
e
n
t
i
a
l
to
r
e
f
i
ne
a
l
r
e
a
d
y
s
t
r
o
n
g
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
s
.
On
t
h
e
ot
h
e
r
h
a
n
d,
t
h
e
pe
r
f
o
r
m
a
nc
e
o
f
t
h
e
B
i
T
C
N
m
o
de
l
i
s
poo
r
,
f
e
a
t
ur
i
n
g
v
o
l
a
t
i
li
t
y
a
n
d
hi
g
hli
g
h
t
i
n
g
t
h
e
pa
i
n
t
h
a
t
v
o
l
a
t
i
li
t
y
b
r
i
ngs
t
o
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
m
o
de
l
s
a
n
d
r
e
v
e
a
li
ng
t
h
a
t
t
h
e
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
f
o
r
f
i
na
n
c
i
a
l
d
a
t
a
i
s
s
u
i
t
a
bl
e
.
F
ut
ur
e
r
e
s
e
a
r
c
h
s
h
o
u
l
d
f
o
c
us
o
n
e
ns
e
m
bl
e
m
o
de
li
ng
a
pp
r
o
a
c
h
e
s
,
wh
e
r
e
d
i
f
f
e
r
e
n
t
a
r
c
hi
t
e
c
t
ur
e
c
o
m
bi
na
t
i
o
ns
c
a
n
r
e
s
u
l
t
i
n
s
upe
r
i
o
r
f
o
r
e
c
a
s
t
i
n
g
a
c
c
ur
a
c
y
.
S
uc
h
a
d
v
a
n
c
e
s
c
o
ul
d
b
e
us
e
d
t
o
b
u
i
l
d
s
t
r
o
n
ge
r
,
s
i
m
p
l
e
r
,
a
n
d
m
o
r
e
a
c
c
o
un
t
a
bl
e
too
l
s
f
o
r
t
h
e
n
a
vi
ga
t
i
o
n
o
f
t
h
e
pe
c
u
li
a
r
i
t
y
o
f
f
i
na
n
c
i
a
l
m
a
r
ke
t
s
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
I
S
S
N:
2252
-
8776
E
nhanc
ing
B
i
tcoin
pr
ice
f
or
e
c
as
ti
ng:
a
c
ompar
ati
v
e
analys
is
of
adv
anc
e
d
ti
me
s
e
r
ies
…
(
A
mine
B
ats
i)
543
F
UN
DI
NG
I
N
F
ORM
AT
I
ON
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
f
un
d
i
ng
i
s
i
nv
o
l
v
e
d.
AU
T
HO
R
CONT
RI
B
UT
I
ONS
S
T
AT
E
M
E
NT
T
hi
s
j
o
ur
n
a
l
u
s
e
s
t
h
e
C
o
n
t
r
i
b
ut
or
R
o
l
e
s
T
a
x
o
n
o
m
y
(
C
R
e
d
i
T
)
to
r
e
c
o
gni
z
e
i
n
d
i
v
i
dua
l
a
ut
h
o
r
c
o
n
t
r
i
b
ut
i
o
ns
,
r
e
duc
e
a
ut
h
or
s
hi
p
d
i
s
put
e
s
,
a
n
d
f
a
c
il
i
t
a
t
e
c
o
l
l
a
b
o
r
a
t
i
o
n
.
Nam
e
of
Aut
h
or
C
M
So
Va
Fo
I
R
D
O
E
Vi
Su
P
Fu
Ami
ne
B
a
t
s
i
M
o
h
a
m
e
d
B
i
ni
z
R
a
c
hi
d
E
l
Ay
a
c
hi
C
:
C
o
n
c
e
pt
ua
li
z
a
ti
o
n
M
:
M
e
th
o
d
o
l
o
g
y
So
:
So
f
twa
r
e
Va
:
Va
li
da
ti
o
n
Fo
:
Fo
r
ma
l
a
na
l
y
s
is
I
:
I
nve
s
ti
ga
ti
o
n
R
:
R
e
s
o
u
r
c
e
s
D
:
D
a
ta
C
ur
a
ti
o
n
O
:
W
r
it
in
g
-
O
r
ig
in
a
l
D
r
a
f
t
E
:
W
r
it
in
g
-
R
e
v
i
e
w
&
E
di
ti
ng
Vi
:
Vi
s
ua
li
z
a
ti
o
n
Su
:
Su
pe
r
v
is
io
n
P
:
P
r
o
j
e
c
t
a
dmi
ni
s
tr
a
ti
o
n
Fu
:
Fu
ndi
ng a
c
qui
s
it
i
o
n
CONF
L
I
CT
OF
I
NT
E
RE
S
T
S
T
AT
E
M
E
NT
T
h
e
a
ut
h
o
r
s
s
t
a
t
e
n
o
c
o
n
f
li
c
t
o
f
i
n
t
e
r
e
s
t
.
DA
T
A
AV
AI
L
AB
I
L
I
T
Y
T
h
e
f
i
n
d
i
ng
s
o
f
t
hi
s
s
t
ud
y
a
r
e
s
upp
o
r
t
e
d
by
t
h
e
da
t
a
t
h
a
t
we
r
e
o
b
t
a
i
n
e
d
f
r
o
m
publi
c
ly
a
v
a
il
a
bl
e
s
o
ur
c
e
s
us
i
n
g
t
h
e
y
f
i
na
nc
e
P
y
t
h
o
n
l
i
br
a
r
y
.
T
he
hi
s
t
o
r
i
c
a
l
B
i
t
c
o
i
n
pr
i
c
e
da
t
a
i
s
a
v
a
il
a
bl
e
i
n
t
h
e
da
t
a
s
e
t
t
h
r
o
ugh
Ya
h
o
o
F
i
n
a
n
c
e
(
h
t
t
ps
:/
/f
i
na
n
c
e
.
y
a
h
o
o.
c
o
m
/)
or
di
r
e
c
t
l
y
us
i
ng
t
h
e
y
f
i
na
n
c
e
pa
c
ka
ge
.
RE
F
E
R
E
NC
E
S
[
1]
J
.
K
a
ti
na
,
I
.
K
a
ti
n,
a
nd
V
.
K
o
ma
r
ov
a
,
“
C
r
y
pt
oc
ur
r
e
n
c
y
pr
i
c
e
f
o
r
e
c
a
s
ti
ng:
a
c
o
mpa
r
a
ti
ve
a
na
l
y
s
is
of
a
ut
or
e
g
r
e
s
s
i
v
e
a
nd
r
e
c
u
r
r
e
nt
ne
ur
a
l
n
e
tw
o
r
k
m
o
d
e
ls
,”
E
nt
r
e
pr
e
ne
ur
s
hi
p
and
Sus
ta
in
ab
il
it
y
I
s
s
ue
s
,
v
o
l.
11,
n
o
.
4,
pp.
425
–
436,
J
un.
2024,
do
i:
10.9770/j
e
s
i.
20
24.11.4(
26)
.
[
2]
T
.
M
a
hmud,
T
.
A
kt
e
r
,
R
.
C
ha
kma
,
T
.
B
a
r
ua
,
M
.
S
.
H
o
s
s
a
in
,
a
nd
K
.
A
nde
r
s
s
o
n,
“
P
r
e
d
ic
t
i
v
e
m
o
d
e
li
ng
of
c
r
y
p
t
o
c
u
r
r
e
nc
y
p
r
ic
e
s
us
in
g
ma
c
hi
ne
le
a
r
ni
ng
a
lg
o
r
it
hms
,”
in
2024
15t
h
I
nt
e
r
nat
i
onal
C
on
f
e
r
e
nc
e
on
C
om
put
in
g
C
om
m
uni
c
at
io
n
and
N
e
tw
or
k
in
g
Te
c
hnol
ogi
e
s
(
I
C
C
C
N
T
)
, I
E
E
E
, J
un. 2024, pp. 1
–
6. doi:
10.110
9/
I
C
C
C
N
T
61001.2024.10723951.
[
3]
A
.
S
ha
r
ma
,
K
.
G
ul
ia
,
N
.
J
in
da
l,
I
.
N
.
T
r
ip
a
th
i,
a
nd
G
.
M
is
hr
a
,
“
T
im
e
-
s
e
r
ie
s
f
or
e
c
a
s
ti
ng
a
nd
a
n
o
ma
l
y
d
e
t
e
c
t
i
o
n
in
E
th
e
r
e
u
m:
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
ppr
o
a
c
h,”
J
our
nal
of
M
ul
t
i
D
is
c
ip
li
nar
y
E
ngi
ne
e
r
in
g
T
e
c
hnol
ogi
e
s
V
ol
um
e
18,
I
s
s
ue
01
,
v
o
l.
18,
n
o
.
1,
pp.
77
–
84,
2024.
[
4]
T
.
L
u
c
M
in
h,
R
.
S
e
nk
e
r
ik
,
a
nd
T
.
K
.
D
a
ng,
“
P
r
e
di
c
ti
ng
B
it
c
o
i
n’
s
pr
ic
e
:
a
c
r
it
i
c
a
l
r
e
v
i
e
w
of
f
or
e
c
a
s
ti
ng
m
o
d
e
ls
a
nd
m
e
th
o
ds
,”
in
F
u
tu
r
e
D
at
a
and
Se
c
u
r
it
y
E
ngi
n
e
e
r
in
g.
B
ig
D
at
a,
S
e
c
ur
it
y
and
P
r
iv
ac
y
,
Sm
ar
t
C
it
y
and
I
ndus
tr
y
4.0
A
ppl
ic
at
io
ns
,
T
.
K
.
D
a
ng,
J
.
K
üng, a
nd
T
. M
. C
hung, E
ds
., S
pr
in
g
e
r
, S
in
ga
p
or
e
, 2024, pp. 3
6
–
50. do
i:
10.1007/978
-
981
-
96
-
0434
-
0_3.
[
5]
G
.
V
o
ni
ts
a
n
o
s
,
A
.
K
a
na
vo
s
,
F
.
G
r
i
vo
k
o
s
t
o
p
o
ul
o
u,
a
nd
S
.
S
i
out
a
s
,
“
O
pt
im
iz
e
d
pr
i
c
e
pr
e
di
c
ti
o
n
of
c
r
y
p
t
o
c
u
r
r
e
n
c
ie
s
us
in
g
d
e
e
p
le
a
r
ni
ng
o
n
hi
gh
-
vo
lu
me
ti
m
e
s
e
r
i
e
s
da
ta
,”
in
2024
15t
h
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
n
c
e
on
I
nf
or
m
at
io
n,
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
,
Sy
s
te
m
s
&
a
m
p;
A
ppl
ic
at
io
ns
(
I
I
S
A
)
, I
E
E
E
, J
ul
. 2024, pp. 1
–
8. do
i:
10.1109
/I
I
S
A
62523.2024.10786656.
[
6]
A
.
F
a
r
oo
q,
M
.
I
r
f
a
n
U
ddi
n,
M
.
A
dna
n,
A
.
A
.
A
la
r
oo
d,
E
.
A
ls
o
la
mi
,
a
nd
S
.
H
a
bi
bul
la
h,
“
I
n
te
r
pr
e
ta
bl
e
mul
ti
-
h
o
r
i
z
o
n
ti
me
s
e
r
ie
s
f
or
e
c
a
s
ti
ng
of
c
r
y
pt
oc
ur
r
e
n
c
i
e
s
b
y
l
e
ve
r
a
ge
t
e
mp
o
r
a
l
f
us
io
n
tr
a
ns
f
o
r
m
e
r
,”
H
e
li
y
on
,
vo
l.
10,
n
o
.
22,
p.
e
40142,
N
ov
.
2024,
do
i:
10.1016/j
.he
li
y
on.2024.
e
40142.
[
7]
D
.
B
ho
w
mi
c
k,
D
.
B
a
r
ik
,
a
nd
D
.
G
h
o
s
h,
“
F
o
r
e
c
a
s
ti
ng
B
it
c
o
in
pr
i
c
e
s
us
in
g
L
S
T
M
:
a
c
o
mpa
r
a
ti
ve
e
v
a
lu
a
ti
o
n
w
it
h
f
ut
ur
e
pr
e
di
c
ti
o
n,”
in
I
nnov
at
io
ns
in
D
at
a
A
nal
y
ti
c
s
,
A
.
B
ha
tt
a
c
ha
r
y
a
,
P
.
D
ut
ta
,
S
.,
D
ut
ta
,
a
nd
D
.
S
a
ma
nt
a
,
E
ds
.,
S
pr
in
ge
r
,
S
in
ga
p
o
r
e
,
2024, pp. 425
–
449. do
i:
10.1007/978
-
981
-
97
-
4928
-
7_33.
[
8]
A
.
D
.
H
a
s
s
a
n
a
nd
M
.
M
.
I
br
a
hi
m,
“
N
e
ur
a
l
f
o
unda
ti
o
ns
of
c
r
y
pt
o
pr
e
di
c
ti
o
ns
:
e
x
pl
or
in
g
de
e
p
a
nd
tr
a
ns
f
o
r
m
e
r
-
ba
s
e
d
m
o
d
e
ls
,
”
2024. do
i:
10.2139/s
s
r
n.5051299.
[
9]
M
.
F
.
B
in
H
o
s
s
a
in
,
L
.
Z
.
L
a
mi
a
,
M
.
M
.
R
a
hma
n,
a
nd
M
.
M
.
K
ha
n,
“
F
in
B
E
R
T
-
B
i
L
S
T
M
:
a
de
e
p
l
e
a
r
ni
ng
m
o
d
e
l
f
or
pr
e
di
c
t
in
g
vo
la
ti
l
e
c
r
y
pt
oc
ur
r
e
n
c
y
ma
r
ke
t
pr
ic
e
s
us
in
g
ma
r
ke
t
s
e
nt
im
e
nt
d
y
na
mi
c
s
,”
A
ppl
ie
d
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
,
v
ol
.
56,
no
.
3,
p.
89,
F
e
b.
20
26,
do
i:
10.
1007/s
10489
-
026
-
07086
-
4.
[
10]
J
.
N
.
P
in
k
y
a
nd
R
.
A
kul
a
,
“
E
nha
n
c
in
g
c
r
y
pt
oc
ur
r
e
nc
y
ma
r
k
e
t
f
or
e
c
a
s
ti
ng:
a
d
v
a
n
c
e
d
ma
c
h
in
e
l
e
a
r
ni
ng
t
e
c
hni
qu
e
s
a
nd
in
dus
t
r
ia
l
e
ngi
n
e
e
r
in
g
c
o
nt
r
ib
ut
i
o
ns
,”
in
A
dv
anc
e
s
in
A
r
ti
f
i
c
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
A
ppl
ic
at
io
ns
in
I
ndus
tr
ia
l
and
Sy
s
t
e
m
s
E
ngi
ne
e
r
in
g
,
W
.
K
a
r
w
o
w
s
ki
, V
. D
u
f
f
y
, a
nd G
.
S
a
l
v
e
nd
y
,
E
ds
., W
il
e
y
, 2025,
c
h.
9, pp. 197
–
262. do
i:
10.1002/978139425
7096.
c
h09.
[
11]
A
.
Y
us
uf
A
dha
mi
,
M
.
P
a
r
ve
j,
N
.
A
.
K
ha
n,
a
nd
M
.
K
ha
li
d,
“
E
nha
nc
in
g
c
r
y
pt
oc
ur
r
e
n
c
y
p
r
e
di
c
ti
o
n
:
a
f
us
i
o
n
of
ma
c
hi
n
e
le
a
r
n
in
g
a
nd ne
ut
r
o
s
o
phi
c
p
r
o
gr
a
mm
in
g,”
N
e
ut
r
os
ophi
c
Se
ts
and Sy
s
te
m
s
, vo
l.
91, n
o
. 1, 2025.
[
12]
M
.
S
.
I
s
la
m
e
t
al
.
,
“
M
a
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
-
ba
s
e
d
c
r
y
pt
oc
ur
r
e
n
c
y
p
r
e
di
c
ti
o
n:
e
nha
n
c
in
g
ma
r
k
e
t
f
o
r
e
c
a
s
ti
ng
w
it
h
a
d
v
a
nc
e
d
p
r
e
di
c
ti
ve
mo
d
e
ls
,”
J
our
nal
of
E
c
ohumanis
m
, v
ol
. 4, n
o
. 2, M
a
r
. 2025, doi:
10.62754/j
oe
.
v
4i
2.6663.
[
13]
Y
.
N
ie
,
N
.
H
.
N
gu
y
e
n,
P
.
S
in
th
o
ng,
a
nd
J
.
K
a
la
gna
na
m,
“
A
ti
me
s
e
r
i
e
s
is
w
or
th
64
w
o
r
ds
:
l
o
ng
-
te
r
m
f
or
e
c
a
s
ti
ng
w
it
h
tr
a
ns
f
o
r
me
r
s
,”
ar
X
iv
pr
e
pr
in
t
a
r
X
iv
:
2211.14730
, 2023.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I
S
S
N
:
2252
-
8776
I
n
t
J
I
n
f
&
C
o
m
m
u
n
T
e
c
hn
o
l
,
Vo
l
.
15
,
N
o.
2
,
J
un
e
20
26
:
535
-
544
544
[
14]
K
.
X
u,
L
.
C
h
e
n,
a
nd
S
.
W
a
ng,
“
K
o
l
m
o
g
o
r
ov
-
A
r
n
o
ld
n
e
tw
o
r
k
s
f
o
r
ti
m
e
s
e
r
i
e
s
:
br
id
gi
ng
pr
e
di
c
ti
ve
p
o
w
e
r
a
nd
in
te
r
pr
e
ta
bi
li
t
y
,”
ar
X
iv
pr
e
pr
in
t
ar
X
iv
:
2406.02496
, 2024.
[
15]
C
.
C
ha
ll
u,
K
.
G
.
O
li
v
a
r
e
s
,
B
.
N
.
O
r
e
s
hki
n,
F
.
G
a
r
z
a
R
a
mi
r
e
z
,
M
.
M
e
r
g
e
nt
ha
l
e
r
C
a
ns
e
c
o
,
a
nd
A
.
D
ubr
a
w
s
ki
,
“
N
H
I
T
S
:
ne
ur
a
l
hi
e
r
a
r
c
hi
c
a
l
in
t
e
r
p
o
la
ti
o
n
f
or
t
i
me
s
e
r
i
e
s
f
o
r
e
c
a
s
ti
ng,”
i
n
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
t
he
A
A
A
I
C
onf
e
r
e
n
c
e
on A
r
ti
f
ic
ia
l
I
nt
e
ll
ig
e
nc
e
, J
un. 20
23
,
pp. 6989
–
6997. do
i:
10.1609/aa
a
i.
v
37i
6.25854.
[
16]
B
.
N
.
O
r
e
s
hki
n,
D
.
C
a
r
p
ov
,
N
.
C
ha
pa
d
o
s
,
a
nd
Y
.
B
e
ngi
o
,
“
N
-
B
e
a
ts
:
n
e
ur
a
l
ba
s
is
e
x
pa
ns
io
n
a
na
l
y
s
is
f
o
r
in
t
e
r
pr
e
ta
bl
e
ti
m
e
s
e
r
ie
s
f
or
e
c
a
s
ti
ng,”
i
n
8t
h I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
n
c
e
on L
e
ar
ni
ng R
e
pr
e
s
e
nt
at
io
ns
, I
C
L
R
2020
, 2020.
[
17]
H
.
W
u,
T
.
H
u,
Y
.
L
iu
,
H
.
Z
h
o
u,
J
.
W
a
ng,
a
nd
M
.
L
o
ng,
“
T
im
e
s
ne
t
:
te
mp
o
r
a
l
2D
-
v
a
r
ia
ti
o
n
m
o
d
e
li
ng
f
o
r
g
e
n
e
r
a
l
ti
m
e
s
e
r
ie
s
a
na
l
y
s
is
,”
i
n
11t
h I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on L
e
ar
ni
ng R
e
pr
e
s
e
nt
at
io
ns
, 2023.
[
18]
O
.
S
pr
a
nge
r
s
,
S
.
S
c
he
lt
e
r
,
a
nd
M
.
de
R
ij
ke
,
“
P
a
r
a
m
e
t
e
r
-
e
f
f
i
c
i
e
nt
d
e
e
p
pr
o
ba
bi
li
s
ti
c
f
or
e
c
a
s
ti
ng,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
F
or
e
c
as
ti
ng
, vo
l.
39, n
o
. 1, pp. 332
–
345, J
a
n. 2023, d
o
i:
10.101
6/
j.
ij
f
o
r
e
c
a
s
t.
2021.11.011.
[
19]
K
.
G
.
O
li
v
a
r
e
s
,
C
.
C
ha
ll
ú,
F
.
G
a
r
z
a
,
M
.
M
.
C
a
ns
e
c
o
,
a
nd
A
.
D
ubr
a
w
s
ki
,
“
N
e
ur
a
lF
o
r
e
c
a
s
t:
U
s
e
r
f
r
i
e
ndl
y
s
ta
t
e
-
of
-
th
e
-
a
r
t
n
e
ur
a
l
f
or
e
c
a
s
ti
ng m
o
d
e
ls
,”
2022,
P
y
C
on, Salt
L
ak
e
C
it
y
, U
ta
h, U
S
.
[
20]
S
.
W
a
ta
na
be
,
“
T
r
e
e
-
s
tr
u
c
tu
r
e
d
P
a
r
z
e
n
e
s
ti
ma
t
o
r
:
unde
r
s
ta
ndi
ng
it
s
a
lg
o
r
it
hm
c
omp
o
ne
nt
s
a
nd
th
e
ir
r
o
l
e
s
f
o
r
b
e
tt
e
r
e
mpi
r
ic
a
l
pe
r
f
or
ma
nc
e
,”
ar
X
iv
pr
e
pr
in
t
ar
C
iv
:
2304.11127
, 2025.
[
21]
T
.
A
ki
ba
,
S
.
S
a
n
o
,
T
.
Y
a
na
s
e
,
T
.
O
ht
a
,
a
nd
M
.
K
oy
a
ma
,
“
O
pt
una
:
a
ne
x
t
-
g
e
n
e
r
a
ti
o
n
h
y
p
e
r
pa
r
a
m
e
t
e
r
o
pt
im
iz
a
ti
o
n
f
r
a
m
e
w
o
r
k,
”
in
P
r
oc
e
e
di
ngs
of
th
e
25t
h
A
C
M
SI
G
K
D
D
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
K
now
le
dge
D
is
c
ov
e
r
y
&
D
at
a
M
in
in
g
,
N
e
w
Y
o
r
k,
N
Y
,
U
S
A
:
A
C
M
, J
ul
. 2019, pp. 2623
–
2631. do
i:
10.1145/3292500.3
330701.
[
22]
W
.
B
a
da
r
,
S
.
R
a
mz
a
n,
A
.
R
a
z
a
,
N
.
L
.
F
it
r
i
y
a
ni
,
M
.
S
y
a
f
r
udi
n,
a
nd
S
.
W
.
L
e
e
,
“
E
nha
nc
e
d
in
te
r
pr
e
ta
bl
e
f
or
e
c
a
s
ti
ng
of
c
r
y
pt
oc
ur
r
e
n
c
y
pr
i
c
e
s
us
in
g
a
ut
oe
nc
o
d
e
r
f
e
a
tu
r
e
s
a
nd
a
h
y
br
id
C
N
N
-
L
S
T
M
m
o
d
e
l,
”
M
at
he
m
at
ic
s
,
vo
l.
13,
n
o
.
12,
p.
1908,
J
un.
2025, do
i:
10.3390/m
a
th
13121908.
[
23]
M
.
S
.
S
e
pe
h
r
i,
A
.
M
e
hr
a
d
f
a
r
,
M
.
S
o
lt
a
n
o
lk
o
ta
bi
,
a
nd
S
.
A
ve
s
ti
me
hr
,
“
C
r
y
pt
o
M
a
mba
:
l
e
ve
r
a
gi
ng
s
ta
t
e
s
pa
c
e
m
o
de
ls
f
or
a
c
c
ur
a
te
B
it
c
o
in
pr
i
c
e
pr
e
di
c
ti
o
n,”
in
2025
I
E
E
E
I
nt
e
r
nat
io
nal
C
onf
e
r
e
nc
e
on
B
lo
c
k
c
hai
n
and
C
r
y
pt
oc
u
r
r
e
n
c
y
(
I
C
B
C
)
,
I
E
E
E
,
J
un.
2025,
pp. 1
–
3. do
i:
10.1109/
I
C
B
C
64466.2025.11114565.
[
24]
N
.
K
ös
e
,
Y
.
E
.
G
ür
,
a
nd
E
.
Ü
na
l,
“
D
e
e
p
l
e
a
r
ni
ng
a
nd
ma
c
hi
n
e
l
e
a
r
ni
ng
in
s
ig
ht
s
in
t
o
th
e
gl
o
ba
l
e
c
o
n
o
mi
c
dr
i
ve
r
s
of
th
e
bi
t
c
o
in
pr
ic
e
,”
J
our
nal
of
F
or
e
c
as
ti
ng
, vo
l.
44, n
o
. 5, pp. 1666
–
1698,
A
ug. 2025, do
i:
10.1002/
f
or
.3258.
[
25]
S
.
K
.
P
a
ni
gr
a
hi
,
“
P
r
e
di
c
ti
ng
c
r
y
pt
oc
ur
r
e
n
c
y
p
r
ic
e
s
c
o
mpa
r
in
g
di
f
f
e
r
e
nt
ma
c
h
in
e
le
a
r
ni
ng
te
c
hni
qu
e
s
:
a
pe
r
f
o
r
ma
nc
e
a
na
l
y
s
is
f
or
pr
e
a
nd
po
s
t
C
O
V
I
D
-
19
pa
nde
mi
c
pe
r
i
o
ds
,”
I
nt
e
r
nat
io
nal
J
our
nal
of
E
c
onomic
s
and
F
in
anc
ia
l
I
s
s
ue
s
,
v
o
l.
15,
n
o
.
3,
pp.
124
–
138, 2025, do
i:
10.32479/i
je
f
i.
17794.
B
I
OG
RA
P
HI
E
S
OF
AU
T
HO
RS
A
m
i
n
e
Ba
ts
i
i
s
a
s
o
ft
w
ar
e
e
n
g
i
n
ee
r
w
i
t
h
a
Mas
t
e
r’s
d
eg
r
ee
i
n
S
y
s
t
ems
E
n
g
i
n
ee
r
i
n
g
fro
m
S
u
l
t
an
e
M
o
u
l
a
y
S
l
i
m
a
n
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
.
H
e
i
s
cu
rr
e
n
t
l
y
p
u
rs
u
i
n
g
a
Ph
.
D
.
at
t
h
e
Su
l
t
an
e
M
o
u
l
a
y
Sl
i
m
an
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
,
fo
cu
s
i
n
g
o
n
A
I
a
n
d
d
at
a
s
c
i
en
ce
ap
p
l
i
c
at
i
o
n
s
i
n
fi
n
an
ce
.
H
i
s
r
e
s
e
ar
ch
i
n
t
e
r
e
s
t
s
i
n
c
l
u
d
e
t
h
e
a
n
al
y
s
i
s
o
f
t
i
me
s
e
r
i
e
s
fo
r
t
h
e
p
red
i
c
t
i
o
n
an
d
m
a
n
ag
emen
t
o
f
c
r
y
p
t
o
c
u
rr
en
c
i
e
s
,
a
i
m
i
n
g
t
o
p
r
e
d
i
c
t
c
r
y
p
t
o
cu
rr
e
n
cy
t
ren
d
s
an
d
e
x
p
l
o
r
e
t
h
e
fa
c
t
o
rs
i
n
fl
u
e
n
ci
n
g
t
h
e
i
r
fi
n
an
ci
al
mo
v
emen
t
s
.
H
e
c
a
n
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
b
at
s
i
am
i
n
e@
g
m
a
i
l
.
co
m
.
M
o
h
a
m
ed
Bi
ni
z
o
b
t
ai
n
ed
h
i
s
m
as
t
e
r’s
d
eg
r
ee
i
n
b
u
s
i
n
e
s
s
i
n
t
el
l
i
g
en
ce
i
n
2
0
1
4
an
d
c
o
m
p
l
e
t
e
d
h
i
s
Ph
.
D
.
i
n
c
o
m
p
u
t
e
r
s
ci
e
n
ce
i
n
2
0
1
8
at
t
h
e
Fa
c
u
l
t
y
o
f
S
c
i
en
ce
an
d
T
e
ch
n
o
l
o
g
y
,
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
Su
l
t
an
Mo
u
l
a
y
S
l
i
m
a
n
B
e
n
i
-
Mel
l
a
l
.
Cu
rr
en
t
l
y
,
h
e
s
e
r
v
e
s
as
a
p
ro
fe
s
s
o
r
o
f
c
o
m
p
u
t
e
r
s
c
i
en
ce
at
t
h
e
P
o
l
y
d
i
s
ci
p
l
i
n
ar
y
Fa
c
u
l
t
y
o
f
t
h
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
S
u
l
t
an
Mo
u
l
a
y
Sl
i
m
a
n
e
B
en
i
M
el
l
a
l
i
n
Mo
r
o
cc
o
.
H
i
s
r
e
s
e
ar
ch
fo
cu
s
e
s
o
n
t
h
e
f
i
e
l
d
o
f
s
em
an
t
i
c
w
e
b
e
n
g
i
n
ee
ri
n
g
a
n
d
d
ee
p
l
e
arn
i
n
g
,
w
i
t
h
a
s
p
ec
i
f
i
c
i
n
t
e
r
e
s
t
i
n
s
t
u
d
y
i
n
g
t
h
e
e
v
o
l
u
t
i
o
n
o
f
o
n
t
o
l
o
g
y
,
b
i
g
d
at
a,
n
at
u
ral
l
an
g
u
a
g
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
m
a
c
h
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
an
d
d
y
n
a
m
i
c
p
ro
g
ra
mm
i
n
g
.
H
e
c
an
b
e
c
o
n
t
ac
t
e
d
at
em
a
i
l
:
m
o
h
a
me
d
b
i
n
i
z
@
g
m
a
i
l
.
co
m
.
R
a
chi
d
El
A
y
a
chi
i
s
a
p
ro
fe
s
s
o
r
o
f
h
i
g
h
e
r
e
d
u
c
at
i
o
n
at
t
h
e
Fa
c
u
l
t
y
o
f
S
c
i
en
ce
s
an
d
T
ech
n
i
q
u
e
s
o
f
Ben
i
M
el
l
a
l
(Co
m
p
u
t
e
r
S
ci
e
n
ce
D
e
p
art
me
n
t
)
s
i
n
ce
2
0
1
3
,
h
e
o
b
t
ai
n
e
d
a
Mas
t
e
r’s
d
eg
r
ee
i
n
Co
m
p
u
t
e
r
S
ci
e
n
ce,
T
el
ec
o
m
an
d
M
u
l
t
i
m
ed
i
a
(
I
T
M)
i
n
2
0
0
6
at
t
h
e
Fa
cu
l
t
y
o
f
S
ci
e
n
ce
s
o
f
Rab
at
(Mo
h
a
mmed
V
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
)
a
n
d
P
h
.
D
.
d
e
g
r
ee
i
n
co
m
p
u
t
e
r
s
c
i
en
ce
at
t
h
e
Fac
u
l
t
y
o
f
S
c
i
en
ce
s
an
d
T
ec
h
n
i
q
u
e
s
o
f
B
e
n
i
M
el
l
a
l
(S
u
l
t
an
Mo
u
l
a
y
S
l
i
m
a
n
e
U
n
i
v
e
rs
i
t
y
)
i
n
2
0
1
2
.
Cu
rre
n
t
l
y
,
h
e
i
s
a
mem
b
e
r
o
f
t
h
e
i
n
f
o
r
m
at
i
o
n
p
ro
ce
s
s
i
n
g
an
d
d
ec
i
s
i
o
n
s
u
p
p
o
rt
l
ab
o
rat
o
r
y
(T
I
A
D
)
.
H
i
s
re
s
e
ar
c
h
f
o
c
u
s
e
s
o
n
i
m
ag
e
p
ro
ce
s
s
i
n
g
,
p
at
t
e
rn
r
eco
g
n
i
t
i
o
n
,
m
a
c
h
i
n
e
l
e
arn
i
n
g
,
a
n
d
n
at
u
ral
l
an
g
u
a
g
e
p
ro
c
e
s
s
i
n
g
(N
L
P).
H
e
c
an
b
e
co
n
t
a
c
t
ed
at
em
ai
l
:
ra
c
h
i
d
.
el
a
y
a
ch
i
@
u
s
m
s
.
m
a
.
Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.