Моделювання та інформаційні системи в економіці

Permanent URI for this community

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/657

Browse

Browsing Моделювання та інформаційні системи в економіці by Author "Bezkorovainyi, V. S."

Now showing 1 - 2 of 2
  • Thumbnail Image
    Item
    Моделювання динаміки ринку криптовалют
    (ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2018) Безкоровайний, Віталій Сергійович; Bezkorovainyi, V. S.; Безкоровайный, Виталий Сергеевич; Дербенцев, Василь Джоржович; Derbentsev, V.; Дербенцев, Василий Джорджевич
    Робота присвячена питанням моделювання короткострокої динаміки криптовалют. Для використання криптовалют як інвестиційного активу необхідно мати ефективні інструменти прогнозування їх курсової вартості, принаймні на короткострокову перспективу. Вирішення завдання оцінювання прибутковості інвестування у криптовалюти передбачає здійснення систематичного моніторингу стану ринку, на основі якого можна побудувати модель динаміки курсової вартості криптовалюти на досліджуваний часовий горизонт. Було обрано методологію рядів Фур’є для розрахунку рівнів котирувань, що дозволяє ефективно користуватися сучасними методами прогнозування, зокрема,такими, як кусково-неперервні функції Уолша Проведено розрахунки та наведено графічне відображення відновленого часового ряду та похибки котирувань BTC/USD, LTC/USD, ETH/USD. Побудовано математичну модель короткострокового прогнозу криптовалют із використанням ланцюгів Маркова. Перевагами розробленої моделі є: її незалежність від статистичних характеристик розподілу ймовірностей котирувань валюти; адаптивність, яка полягає в накопиченні нової інформації та корегуванні параметрів моделі на кожному кроці; можливість автоматизації процесу прогнозування. This paper is devoted to modeling of short-term dynamics of cryptocurrencies. To use cryptocurrencies as an investment asset, it is necessary to have effective tools for forecasting their exchange rate, at least for the short-term. The decision of the task of estimating the profitability of investing in cryptocurrencies involves the systematic monitoring of the market condition, on the basis of which a model of the dynamics of the exchange rate of cryptocurrencies for the investigated time horizon can be constructed. We have chosen the Fourier series methodology for calculating quotation levels, which allows us to effectively use modern forecasting methods, in particular, such as the piecewise continuous Walsh functions. The calculations are carried out and the graphic representation of the restored time series and quotation errors BTC / USD, LTC / USD, ETH / USD are presented. A mathematical model of the short-term forecasting cryptocurrencies with using Markov chains was constructed. The advantages of the developed model are: (i) its independence from the statistical properties of the distribution of probabilities of quotations of currency; (ii) adaptability, which consists in the accumulation of new information and adjusting the parameters of the model at each step; (iii) possibility of automation of forecasting process.
  • Thumbnail Image
    Item
    Моніторинг стану часових рядів валютних котирувань з використанням рядів Фур’є
    (ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2019) Дербенцев, Василь Джоржович; Derbentsev, Vasil; Дербенцев, Василий Джорджевич; Овчаренко, Андрій Анатолійович; Ovcharenko, А.; Овчаренко, Андрей Анатольевич; Безкоровайний, Віталій Сергійович; Bezkorovainyi, V. S.; Безкоровайный, Виталий Сергеевич
    Робота присвячена питанням можливості застосування рядів Фур’є для аналізу часових рядів валютних котирувань у режимі реального часу. При використанні технічного аналізу стану валютних ринків коливання валютних котирувань, що відображені у графіках, мають дві складові. Перша складова — хвилі або тренди зростання або зниження, які змінюють один одного. Друга складова — це так званий «шум», незначні, у порівнянні з трендами, коливання, які можуть бути спричинені короткостроковими чинниками фундаментального характеру. Основою прийняття рішень на валютному ринку є аналіз трендових коливань валютних котирувань, але наявність шуму призводить до похибок у прогнозах, у результаті чого трейдери та інвестори мають збитки. Тому, в нашій роботі запропоновано коливання валютних котирувань порівнювати з цифровим сигналом, який має також дві складові — корисну частоту та шум. Одним з підходів до розв’язання даної проблеми ґрунтується на апараті цифрової обробки сигналів, а саме аналізі Фур’є, який складає основу багатьох методів, що застосовуються для визначення складових частот. У роботі наведено математичну модель і приклад програмного коду швидкого перетворення Фур’є на мові програмування MQL 4. Проілюстровано результати роботи алгоритму швидкого перетворення Фур’є на часовому ряді валютних котирувань євро та долара США, а також на індексі відносної сили (RSI). Також у програмній реалізації було використано дискретне косинус-перетворення, дискретне синус-перетворення та дійсне дискретне перетворення Фур’є. Визначені особливості реалізації перетворення Фур’є у різних версіях мови програмування MQL. Запропонований у роботі підхід до аналізу валютних котирувань і його програмна реалізація можуть бути використані в роботі автоматизованих біржових торгових систем як складова системи моніторингу ринку. This paper is devoted to the possibility of using Fourier analysis to currency exchange rates time series in real time. When using the technical analysis of the state of the foreign exchange markets, the fluctuations of the exchange rates quotations, which are shown in the charts, have two components. The first component is the waves or trends of growth or falls that change each other. The second one is the so-called «noise», small, relative to trends, fluctuations that can be caused by short-term factors of a fundamental nature. The basis of decision-making in the foreign exchange market is to analyze the trend fluctuations in foreign exchange quotes, but the presence of noise leads to errors in forecasts, causing traders and investors to suffer losses. Therefore, in our work it is proposed to compare fluctuations in currency quotes with a digital signal, which also has two components — useful frequency and noise. One approach to solving this problem is based on the digital signal processing technique, namely the Fourier analysis, which forms the basis of many of the methods used to determine the frequency components. The paper presents a mathematical model and an example of the program code of the fast Fourier transform in the programming language MQL 4. The results of the Fourier transform algorithm on the time series of Euro and US dollar currency exchange and on the Relative Strength Index (RSI) are illustrated. The software implementation also used discrete cosine transformations, discrete sine transforms, and real numbers discrete Fourier transforms. The features of the implementation of the Fourier transform in different versions of the MQL programming language are analyzed. The proposed approach to the analysis of currency quotations and its software implementation can be used in the work of automated exchange trading systems as part of the market monitoring system.