Статьи, Журналы
Роль технического анализа как метода прогнозирования динамики цен криптовалют
Статьи, Журналы
Роль технического анализа как метода прогнозирования динамики цен криптовалют
Роль технического анализа как метода прогнозирования динамики цен криптовалют : значимость и эффективность метода : на примере криптобиржи "BYBIT" / А. Р. Клинков, К. Н. Кабанцов, Е. Е. Харламова, И. А. Тарасова // Финансовый менеджмент. — Москва, 2026 — N 3. — С.63-76. — Библиогр. в конце ст.
Поделиться
Вконтакте 
Одноклассники 
Telegram Источник
Аннотация
Исследовательская работа направлена на выявление значимости и эффективности технического анализа для построения трейдерами (инвесторами) прогнозных моделей на криптовалютном рынке. В работе раскрывается сущность технического анализа и его составляющих (графический и индикаторный анализы), его особенности и недостатки для долгосрочного и краткосрочного периодов. Целью исследования выступает комплексная оценка роли, значимость и эффективности технического анализа для построения прогнозных моделей. Наряду со всем в работе предоставляется практическая модель прогноза, построенная на техническом анализе, предложены рекомендации для трейдеров по использованию этого вида анализа. Результатом работы является проверка инструментов индикаторного и графического анализов на работоспособность для краткосрочного и долгосрочного рынков.
-
УДК:336.74
Рекомендовано к ознакомлению
- 1. Маркова, О.М. Конкуренция криптовалют и сопровождающие их риски / О. М. Маркова, Е. Б. Стародубцева // Банковское дело. — Москва, 2026 — N 4(386). — С.50-56.
- 2. Тетерин, М.А. Прогноз волатильности криптовалют с использованием Google Trends и GDELT / М. А. Тетерин // Экономическая политика. — Москва, 2025 — N 4. — С.82-117.
- 3. Померанцева, Н. Деньги подземелья / Н. Померанцева // Национальный банковский журнал. — Москва, 2026 — N 3. — С.38-41.
- 4. Синельникова-Мурылева, Е.В. Сравнение современных методов прогнозирования доходностей криптовалют с бенчмарком SARIMA / Е. В. Синельникова-Мурылева, Б. А. Шканов // Экономический журнал Высшей школы экономики. — Москва, 2026 — N 1. Том 30. — С.102-127.
- 5. 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.
- 6. Иванова, Я.Я. Цифровые финансовые активы как инструмент повышения эффективности финансирования бизнеса / Я. Я. Иванова, В. Д. Золотарева // Аудиторские ведомости. — Москва, 2026 — N 1. — С.65-71.
- 7. Луняков, О.В. Сравнительный подход для оценки стоимости криптоактивов / О. В. Луняков // Финансовые рынки и банки. — Москва, 2025 — N 2. — С.183-190.
- 8. Крупочкин, А.В. Архитектура режимно-зависимой прогностической системы для рынка криптовалют / А. В. Крупочкин // Финансовый бизнес. — Москва, 2025 — N 10. — С.141-144.
- 9. Гарнов, А.П. Современные тенденции развития криптоиндустрии / А. П. Гарнов, А. Ю. Соснина // Банковское дело. — Москва, 2023 — N 5. — С.59-64.
- 10. Суркова, О.А. Индекс зрелости DeFi как индикатор уровня развития сферы DeFi в национальной экономике / О. А. Суркова // Финансовая жизнь. — Москва, 2026 — N 1. — С.42-46.
Отзывы читателей
0