(untitled) (ITSynergy, 2024)
Прогнозування курсу криптовалюти є однією з найбільш досліджуваних тем і викликає інтерес як з наукової, так і з комерційної точки зору. Колись для прогнозування трейдери використовували різні складні формули та графіки, аналізували їх, і на їх основі будували торгові стратегії. Зараз, з появою штучного інтелекту було задіяно різні алгоритми з метою прогнозування руху фондового ринку, включаючи різні криптовалюти. Алгоритми машинного навчання використовуються як для передбачення ціни акцій на близький період, так і для розуміння ринку у довгостроковій перспективі. На даний момент у відкритому доступі досить багато досліджень використання штучного інтелекту для прогнозування ринку з низькою волатильністю, таких як індекси, або акції міжнародних компаній. Проте, все ще мало досліджень описують прогнозування ринку високої волатильності, такого як ринку криптовалют. Ці ринки відомі своєю непередбачуваністю і складністю, що робить їх цікавими для дослідників та трейдерів. У цій статті досліджується застосування методу лінійної регресії для прогнозування ціни на фондовому ринку високої волатильності, такому як ринок криптовалют. Для даного дослідження було обрано криптовалюту Ethereum. Автор аналізує вплив різних вхідних даних, таких як історія цін, обсяги торгівлі та інші технічні індикатори, на результативність моделі. Також, порівнюється вплив різних параметрів моделі на якість результатів і час її тренування. Крім того, пропонується торгова стратегія, побудована на основі передбачень моделі, та описується результат її роботи в симуляції криптовалютного ринку. Аналіз результатів показує переваги та недоліки використання лінійної регресії для передбачення ринку високої волатильності. У підсумку автор визначає доцільність використання такої моделі для реальної торгівлі та пропонує способи покращення точності передбачень.