Статьи, Журналы
Архитектура режимно-зависимой прогностической системы для рынка криптовалют
Статьи, Журналы
Архитектура режимно-зависимой прогностической системы для рынка криптовалют
Крупочкин, А.В. Архитектура режимно-зависимой прогностической системы для рынка криптовалют / А. В. Крупочкин // Финансовый бизнес. — Москва, 2025 — N 10. — С.141-144. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
Разработана режимно-зависимая система прогнозирования цен на криптовалюты. Методика основана на идентификации рыночных режимов тестом Бай-Перрона с верификацией моделью марковских переключений и кластерным анализом. Для устойчивых и волатильных режимов применяются специализированные модели Prophet и XGBoost соответственно. Эмпирическая верификация на данных Биткоина подтвердила высокую точность системы, в том числе 95,83% точности прогноза направления цены в волатильные периоды. Результаты предназначены для применения в адаптивном риск-менеджменте и алгоритмическом трейдинге. Разработанный подход демонстрирует практическую ценность для участников рынка криптовалют.
Ключевые слова
- #финансовый сектор
- #цифровизация
- #цифровые технологии
- #цифровые финансы
- #цифровые активы
- #цифровые финансовые активы
- #криптовалюты
- #прогнозирование цен
- #волатильность
- #риски
- #управление рисками
- #риск-менеджмент
- #трейдинг
- #алгоритмический трейдинг
- #участники рынка
- #экономико-математические методы
- #экономико-математические модели
- #тесты
- #кластерный анализ
- #марковский процесс
- #модели
- #анализ данных
- #таблицы
-
УДК:336.74
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Тетерин, М.А. Прогноз волатильности криптовалют с использованием Google Trends и GDELT / М. А. Тетерин // Экономическая политика. — Москва, 2025 — N 4. — С.82-117.
- 2. Кучеров, И.И. Квантильный XGBoost и SHAP в построении и объяснении прогнозных моделей для AI-токенов / И. И. Кучеров // Экономика и математические методы. — Москва, 2025 — N 4. Том 61. — С.111-125.
- 3. Гостев, Д.В. Криптовалюты третьего эшелона - денежные агрегаты будущего или цифровые финансовые пирамиды? / Д. В. Гостев, Н. А. Стефанова, А. А. Королев // Вопросы инновационной экономики. — Москва, 2025 — N 3. — С.927-939.
- 4. Ионцев, М.А. Экономический анализ встроенного надзора за децентрализованными финансами / М. А. Ионцев // Финансы и кредит. — Москва, 2025 — N 12. Том 31. — С.53-62.
- 5. Ионцев, М.А. Математические модели экономического анализа встроенного надзора за децентрализованными финансами / М. А. Ионцев // Финансовая экономика. — Москва, 2025 — N 12. — С.25-29.
- 6. Вольфовский, А.И. Особенности финансового анализа в управленческом учете, где применяется ЦФА / А. И. Вольфовский // Финансовый бизнес. — Москва, 2026 — N 1. — С.116-120.
- 7. Кусляйкин, А.В. Риск синхронного падения как ключевой фактор доходности криптовалют / А. В. Кусляйкин // Экономическая политика. — Москва, 2025 — N 1. — С.30-55.
- 8. Криворучко, С.В. Децентрализация и токенизация финансов / С. В. Криворучко, В. А. Лопатин, С. С. Акулинкин // Финансы : теория и практика. — Москва, 2025 — N 6. Том 29. — С.77-92.
- 9. Приведет ли распространение цифрового рубля к оттоку средств с депозитов / Налогообложение, учет и отчетность в коммерческом банке // Налогообложение, учет и отчетность в коммерческом банке. — Москва, 2025 — N 11. — С.34-41.
- 10. Золотухин, В.В. Многоуровневая структура и устойчивость криптоэкспозиции BlackRock / В. В. Золотухин, И. В. Гольмгрейн // Финансовый бизнес. — Москва, 2025 — N 8. — С.129-136.
Отзывы читателей
0