本研究的方法可以有效地應用於其他金融市場，如外匯市場和加密貨幣市場，主要是因為這些市場同樣具有複雜的非線性動態和時間序列特性。首先，研究者可以收集外匯或加密貨幣的歷史價格數據，並使用相同的回歸和分類技術來預測價格同步性。具體而言，可以利用交叉重現圖（CRP）和交叉重現量化分析（CRQA）來捕捉不同貨幣或加密貨幣之間的相互關係。其次，考慮到外匯市場的特性，研究者可以納入宏觀經濟指標（如利率、通脹率和經濟增長率）作為額外的輸入特徵，以提高模型的預測準確性。對於加密貨幣市場，則可以考慮社交媒體情緒、交易量和市場情緒指數等因素。最後，通過調整模型的超參數和結構，研究者可以針對不同市場的特性進行優化，從而提高預測的準確性和穩定性。