21.02.2025; Запоріжжя, Україна: VIII Міжнародна наукова конференція «Технології, інструменти та стратегії реалізації наукових досліджень»
Роботи, що індексуються в Google Scholar

ПОРІВНЯННЯ АЛГОРИТМІВ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН КРИПТОВАЛЮТ

  • Степан Боярчук ,
  • Богдан Штогрінець
DOI: https://doi.org/10.62731/mcnd-21.02.2025.004
PDF

Опубліковано 24.03.2025

Як цитувати

Боярчук , С., & Штогрінець , Б. (2025). ПОРІВНЯННЯ АЛГОРИТМІВ ГЛИБОКОГО НАВЧАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН КРИПТОВАЛЮТ. Матеріали конференцій МЦНД, (21.02.2025; Запоріжжя, Україна), 135–143. https://doi.org/10.62731/mcnd-21.02.2025.004

Завантаження

Дані завантаження ще не доступні.

Авторське право (c) 2025 Степан Боярчук , Богдан Штогрінець

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.

Google Scholar

Анотація

Однією з найважливіших і найбільш широко використовуваних криптовалют є Bitcoin (BTC). Вона застосовується в багатьох фінансових та комерційних операціях. Прогнозування цін на криптовалюту є надзвичайно важливим для інвесторів і науковців у цій галузі через постійну волатильність вартості цієї валюти.

Однак через нелінійність криптовалютного ринку важко оцінити унікальний характер часових рядів, що ускладнює точне прогнозування цін. Прогнозування цін на криптовалюту стало предметом численних досліджень із використанням методів машинного навчання (ML) і глибокого навчання (DL).

У цій роботі досліджено п’ять різних підходів алгоритмів глибокого навчання прогнозування ринку криптовалюти DL. Для прогнозування ціни біткоїна були використані рекурентні нейронні мережі (RNN), довготривала короткочасна пам’ять (LSTM), блоки GRU (Gated Recurrent Units), двонаправлена довготривала короткочасна пам’ять (Bi-LSTM) і одно-вимірні згорткові нейронні мережі (CONV1D).

PDF

Посилання

  1. 1. P. L. Seabe, C. R. B. Moutsinga, and E. Pindza, "Forecasting cryptocurrency prices using LSTM, GRU, and bi-directional LSTM: a deep learning approach,". Fractal and Fractional, vol. 7, no. 2, pp. 203, 2023.
  2. 2. Термінологічний словник з питань запобігання та протидії легалізації (відмиванню) доходів, одержаних злочинним шляхом, фінансуванню тероризму, фінансуванню розповсюдження зброї масового знищення та корупції / Чубенко А.Г., Лошицький М.В., Павлов Д.М., Бичкова С.С., Юнін О.С. – К.: Ваіте, 2018. – 826 с.
  3. 3. Біткоїн Україна : Майданчик для спілкування та інформаційний центр щодо використання технологій блокчейн (біткоїн) та інших відкритих розподільчих протоколів в Україні. [Офіційний сайт]. – Режим доступу: http://www.bitcoinua.org/theboard/
  4. 4. Latif, J. D. Selvam, M. Kapse, V. Sharma, and V. Mahajan, "Comparative Performance of LSTM and ARIMA for the Short-Term Prediction of Bitcoin Prices,". Australasian Accounting, Business and Finance Journal, vol. 17, no. 1, pp. 256-276, 2024.
  5. 5. F. Fang, C. Ventre, M. Basios, L. Kanthan, D. Martinez-Rego, F. Wu, and L. Li, "Cryptocurrency trading: a comprehensive survey,". Financial Innovation,vol. 8, no. 1, pp. 1-59, 2022.
  6. 6. Несен О.В., Цірук К.А. Проблемні аспекти використання криптовалют в Україні та світі. URL: http://molodyvcheny.in.ua/files/journal/2018/5/170.pd