За технічних причин Електронний архів Харківського національного університету радіоелектроніки «ElAr КhNURE» працює тільки на перегляд. Про відновлення роботи у повному обсязі буде своєчасно повідомлено.
Метою роботи є проведення дослідження щодо ефективності алгоритмів сімейства авторегресії та рекурентних нейронних мереж для прогнозування динаміки курсу криптовалют. У результаті роботи було досліджено та реалізовано алгоритми сімейства авторегресії ARMA, ARIMA та рекурентних нейронних мереж LSTM, GRU. Був проведений експеримент для порівняння реалізованих алгоритмів за заданими критеріями та визначена найбільш ефективна модель для прогнозування динаміки курсу криптовалют.