АНАЛІЗ МЕТОДІВ ТА МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗУВАННЯ РИНКУ ЦИФРОВИХ КРИПТОВАЛЮТ

Abstract

З розвитком фінансових інститутів дане прикладне ПЗ та супутні інформаційні технології використовуються не лише фахівцями, а й простими громадянами для вирішення завдань, які ще кілька років тому здавалися під силу лише фахівцям математикам, що спеціалізуються, наприклад, на побудові моделей прогнозування. Можна відзначити, що колаборація ІТ з прикладним програмним забезпеченням, а також з математичним апаратом, найбільш типовим для завдань прогнозування дає хороші результати. Зокрема, це стосується і ринку ЦКВ. Дослідження присвячено питанню проблематики підходів до вибору методів та стратегій аналізу та прогнозування ринків ЦКВ є актуальним питанням сьогодення. Далеко не всі можливі методи та стратегії мають достатнє висвітлення у науковому інфопросторі, що спонукає до необхідності аналізу та систематизації уже існуючої інформації в даній сфері. Відповідно, основною метою дослідження є аналіз та систематизація теоретичних засад існуючих підходів до прогнозування ринку ЦКВ. Було проведено аналіз та систематизація теоретичних засад існуючих підходів до прогнозування ринку ЦКВ. Було окреслено узагальнені переваги та недоліки структурних методів та моделей, що використовуються для складання прогнозів на ринку. Було проведено порівняльний аналіз моделей ШНМ в розрізі використання їх для задач аналізу ринку. Серед проаналізованих моделей ШНМ є такі: CNN-2l, CNN-3l, LSTM, sLSTM, BiLSTM, GRU, CLSTM, MLP та RFBNN. Проведений аналіз та тестування існуючих моделей надав результати, що надають широкий простір для подальшого дослідження та вивчення.

Keywords

• інформаційні технології, прикладне програмне забезпечення, цифрові валюти, криптовалюта, штучні нейронні мережі