Інтелектуальні технології аналізу динаміки цін криптовалют

Abstract

Об’єктом дослідження є динаміка ринкових цін на криптовалюти. Предметом дослідження є процеси збору, обробки та прогнозування часових рядів цін на криптовалюти. Метою дослідження є розробка технології прогнозування динаміки цін криптовалют із застосуванням сучасних інтелектуальних методів аналізу даних та моделей машинного навчання. Методи дослідження включають аналіз часових рядів, нормалізацію даних, побудову технічних індикаторів, застосування моделей машинного та глибинного навчання. Реалізація базується на Python із використанням сучасних бібліотек для аналізу даних та нейронних мереж. У результаті визначено найбільш ефективні підходи до підготовки криптовалютних даних та обрано моделі, що забезпечують підвищену точність прогнозування. Новизна роботи полягає у комплексному поєднанні методів фільтрації даних, технічних індикаторів і сучасних архітектур глибинного навчання в одному інструменті. Розроблена система має модульну структуру, підтримує масштабування, містить механізми оновлення моделей і засоби візуалізації результатів. Роботу можна впроваджувати у фінтех-сервісах, аналітичних платформах і дослідницьких системах. Отримані результати можуть бути використані у фінансовій аналітиці, для побудови торгових стратегій і навчальних цілей. Економічна ефективність полягає у зменшенні ризиків та підвищенні точності прогнозів, а значимість у створенні сучасного інструментарію для аналізу криптовалютних ринків.