Моделювання динаміки ринку криптовалют

dc.contributor.authorБезкоровайний, Віталій Сергійович
dc.contributor.authorBezkorovainyi, V. S.
dc.contributor.authorБезкоровайный, Виталий Сергеевич
dc.contributor.authorДербенцев, Василь Джоржович
dc.contributor.authorDerbentsev, V.
dc.contributor.authorДербенцев, Василий Джорджевич
dc.date.accessioned2020-01-21T08:29:12Z
dc.date.available2020-01-21T08:29:12Z
dc.date.issued2018
dc.description.abstractРобота 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.uk_UA
dc.identifier.citationБезкоровайний В. С. Моделювання динаміки ринку криптовалют / Безкоровайний В. С., Дербенцев В. Д. // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. пр. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; [редкол.: В. К. Галіцин (голов. ред.) та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2018. – Вип. 96. – С. 16–27.uk_UA
dc.identifier.issn2616-6437
dc.identifier.urihttps://ir.kneu.edu.ua:443/handle/2010/32011
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана»uk_UA
dc.subjectмоніторингuk_UA
dc.subjectстан ринку криптовалютuk_UA
dc.subjectмодель короткострокового прогнозуuk_UA
dc.subjectкусково-неперервні функції Уолшаuk_UA
dc.subjectланцюги Марковаuk_UA
dc.subjectmonitoringuk_UA
dc.subjectcryptocurrencies market conditionuk_UA
dc.subjectshort-term forecast modeluk_UA
dc.subjectpiecewise-continuous Walsh functionsuk_UA
dc.subjectMarkov chainsuk_UA
dc.subject.udc336.743.057.7:51-7uk_UA
dc.titleМоделювання динаміки ринку криптовалютuk_UA
dc.title.alternativeModeling dynamics of cryptocurrencies marketuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
mise_18_96_2.pdf
Size:
508 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: