Прогнозування курсу криптовалют: стаття у журналі НБУ
Дата: 2024-07-04 Автор: Henry Casey Категорії: КРИПТО ПЛАТЕЖІ, В СВІТІ
Національний банк України (НБУ) опублікував новий випуск свого наукового журналу Visnyk of the National Bank of Ukraine. У цьому випуску розглядаються різні теми, включаючи фактори корпоративного кредитування та прогнозування цін на енергоносії та метали. Особливу увагу приділено окремій статті, присвяченій моделюванню цінової динаміки криптовалюту.
Дослідження цінової динаміки криптовалют
Автори статті, Юрій Клебан та Тетяна Стасюк із Національного університету "Острозька академія", провели дослідження, спрямоване на вивчення проблем моделювання цінової динаміки криптовалют. Використовуючи дані з популярної в Україні криптобіржі Binance, дослідники зосередилися на прогнозуванні цін біткоїну, Ethereum, Ripple (XRP) та Dogecoin (DOGE).
Для аналізу даних та прогнозування цін криптоактивів дослідники використовували методи машинного навчання, включаючи нейронну мережу з довготривалою пам'яттю (LSTM). Дані були зібрані за період з 6 липня 2020 року до 1 квітня 2023 року. Дослідження показало, що модель LSTM продемонструвала найкращі результати за критеріями RMSE, MAE та MAPE, перевершуючи традиційні моделі, такі як ARIMA та Prophet, а також "наївну модель".
Переваги та складності моделі LSTM
Автори відзначають, що хоча модель LSTM складна у використанні, вона є потужним інструментом для моделювання цін криптовалют, що характеризується значною волатильністю. За словами експертів, точність прогнозування з використанням LSTM значно вища, що робить цю модель кращою для подібних завдань.
Особливості ринку криптовалют
У статті також розглянуто особливості криптовалютного ринку. Автори підкреслюють, що ринок криптовалют багато в чому схожий на традиційні фінансові активи і ґрунтується на балансі попиту та пропозиції. На попит та пропозицію впливають такі фактори, як стабільність на ринку, ціна біткоїну, емісія криптовалют, новини та законодавчі зміни.
Однак ринок криптовалют має і свої специфічні особливості, такі як цілодобова торгівля, децентралізація, висока волатильність та алгоритмічна торгівля. Ці особливості створюють як можливості, і ризики для учасників ринку, включаючи волатильність цін, загрози кібератак і зміни у законодавстві.
Результати дослідження
За результатами дослідження, модель LSTM продемонструвала значно меншу похибку та вищу точність прогнозування курсу всіх чотирьох криптовалют у порівнянні з моделями ARIMA, Naïve та Prophet. Модель Prophet показала найгірші результати серед усіх розглянутих моделей.
Дослідники наголошують, що моделювання цін криптовалют — це перспективна та недостатньо вивчена галузь наукових досліджень. Розробка математичних моделей для прогнозування цін на криптоактиви важлива створення торгових алгоритмів, ботів і інструментів управління портфелем. З розвитком методів моделювання та збільшенням обчислювальних потужностей точність прогнозування покращуватиметься.
Прогнози експертів
Нагадаємо, що CEO Binance Річард Тенг прогнозує зростання біткоїну до $80,000 до кінця 2024 року. Експерти також очікують, що ціна Ethereum перевищить $6,500 завдяки надходженню коштів у спотові ETF на базі цього активу.
Таким чином, стаття в журналі НБУ наголошує на важливості та перспективності дослідження методів прогнозування цін криптовалют, що може значно вплинути на розвиток та стабільність криптовалютного ринку.
