Дослідження методів прогнозування і аналітики кривих ціноутворення цифрових активів

Гриньова, М. О.

Публікація:
Дослідження методів прогнозування і аналітики кривих ціноутворення цифрових активів

dc.contributor.author	Гриньова, М. О.
dc.date.accessioned	2023-10-02T17:46:54Z
dc.date.available	2023-10-02T17:46:54Z
dc.date.issued	2023
dc.description.abstract	The research investigates various methods for predicting and analyzing the price movements of digital assets. The study examines the effectiveness of traditional time series models and machine learning algorithms in forecasting cryptocurrency prices. The author also explore the role of social media sentiment and other external factors in affecting the prices of digital assets. The findings suggest that machine learning models, particularly neural networks, outperform traditional methods in predicting price movements. The study highlights the importance of incorporating external factors and continuous model refinement in accurately forecasting the prices of digital assets. Overall, the research provides valuable insights into the emerging field of cryptocurrency forecasting and analytics.
dc.identifier.citation	Гриньова М. О. Дослідження методів прогнозування і аналітики кривих ціноутворення цифрових активів / М. О. Гриньова // Радіоелектроніка та молодь у ХХІ столітті : матеріали 27-го Міжнар. молодіж. форуму, 10–12 травня 2023 р. – Харків : ХНУРЕ, 2023. – Т. 6, ч. 2. – С. 159–160.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/24369
dc.language.iso	uk
dc.publisher	ХНУРЕ
dc.title	Дослідження методів прогнозування і аналітики кривих ціноутворення цифрових активів
dc.type	Conference proceedings
dspace.entity.type	Publication