Моделювання динаміки ринку криптовалют з використанням інструментів машинного навчання - Дмитро Мартьянов; Ярослав Виклюк; Марія Флейчук (Sistemnì Doslìdženâ ta Informacìjnì Tehnologìï)
Проаналізовано динаміку кон’юнктури ринку криптовалют (Bitcoin) з використанням інструментарію економетричного оцінювання на основі моделей машинного навчання. Удосконалено метод прогнозування на основі декомпозиції часових рядів та лагових зміщень фінансових індикаторів. Побудовано ансамбль моделей короткочасного прогнозу курсу Bitcoin та проаналізовано його точність порівняно з окремими складовими моделями. Використано моделі часових рядів на основі розрахованих фінансових індикаторів (ADODS, NATR, TRANGE, ATR, OBV, RSI, ADTV). Абсолютне відхилення короткочасного прогнозу склало 9,5$ що становить 0,06% від абсолютного значення.