Купить статью

В настоящей статье построение и анализ моделей машинного обучения были произведены для краткосрочного прогнозирования на криптовалютном рынке на примере биткоина – одной из самых популярных криптовалют в мире. Исходные данные для проведения исследования позволяют сделать вывод о том, что за длительный период своего существования биткоин показывал высокую степень волатильности, особенно ярко проявляющуюся в сравнении с традиционными типами активов. В статье обосновано, что криптовалютный рынок подвержен влиянию множества факторов. Никто точно не может сказать, из чего складывается стоимость той или иной криптовалюты, так как она зависит от целого спектра причин, учесть которые полностью не представляется возможным. Для решения данной проблемы нами рассмотрен принцип работы рекуррентной нейронной сети. Описано, почему сети с памятью справляются с предсказаниями на временном ряде лучше, чем обычная авторегрессионная модель и стандартные сети прямого распространения. Определен алгоритм обработки исходных данных и методы их преобразования. Была произведена фильтрация резких скачков и осцилляции с целью уменьшения шума исходного ряда. Построен и обучен алгоритм семейства рекуррентных нейронных сетей с целью проверки гипотезы об их лучшей адаптивности за счет краткосрочной и долгосрочной памяти. Модель оценена на тестовых данных, представляющих собой курс биткоина за 2021–2022 годы, так как этот период характерен высокой волатильностью. Сделан вывод о целесообразности применения схожего типа моделей для краткосрочного прогнозирования курса криптовалют.