ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА МОНІТОРИНГУ БІРЖ КРИПТОВАЛЮТ - Научное сообщество
Главная
UA RU EN

Вас приветствует Интернет конференция!

Приветствуйем на нашем сайте

Рік заснування видання - 2011

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА ІНФОРМАЦІЙНА СИСТЕМА МОНІТОРИНГУ БІРЖ КРИПТОВАЛЮТ

05.05.2022 20:46

[1. Информационные системы и технологии]

Автор: Пахомов Віктор Михайлович, студент, кафедра інформаційних систем та мереж, Національний університет «Львівська політехніка», м.Львів; Берко Андрій Юліанович, доктор технічних наук, професор кафедри інформаційних систем та мереж, Національний університет «Львівська політехніка», м.Львів


Тези присвячені моніторингу та моделюванню бірж криптовалют. Застосування методів дослідження базується на аналізі існуючих методів та інструментів автоматизовано-математичного моделювання досліджень часових рядів на прикладі ринку криптовалют. Доведено, що використання окремих методів не є актуальним, оскільки вони не дають адекватної оцінки зазначеному ринку, тому комплексний підхід є найбільш прийнятним. Тому моніторинг та моделювання деяких криптовалютних бірж із різним ступенем капіталізації реалізовано фрактальним та рекурентним методами фінансових ринків. Для порівняння отриманих результатів пропонується комплексний підхід з використанням рекурентних діаграм, які допомагають визначити стабільність криптовалюти. Найкращі сигнали для криптоторгівлі генеруються на основі як технічного, так і фундаментального аналізу. За допомогою торгових індикаторів також можна генерувати свої графіки, але вони повинні бути дійсно професійні. Оскільки існують десятки індикаторів, які можна використовувати для генерування цих графіків, хитрість також полягає в тому, щоб знати найбільш релевантні для потреб.

Найкращі криптографіки знову ж таки засновані на комбінації тактики автоматичної та ручної торгівлі. Найкращі оплачувані крипто-графіки для торгівлі засновані на технічних діаграмах, фундаментальному аналізі та покладаються на інформацію, зібрану ботами (в основному й ефективно) із каналів соціальних мереж. На розробленій платформі криптографії, потрібно вибрати індикатор, для якого потрібно створити цінову модель протягом вибраного періоду. На цій платформі основному вибирається індикатор і часові рамки для даної торгової пари, наприклад, BTC/USD, і діаграма генерується автоматично.Після створення діаграми для даного індикатора, модель виводиться на діаграмі відповідно до ліній тренду індикатора. Ці посібники зі знання точок дії ціни та їх найважче розшифрувати під час побудови сигналів купівлі та продажу криптовалют. Саме тут застосовуються великі знання та досвід. Різні моделі діаграм, які можна очікувати на діаграмі, включають опіри, великий рух, послідовні свічки, драйв, метелик, висхідні/спадні трикутники, голова і плечі або інверсні голова і плечі, канал вгору/вниз, падіння/підйом клин, подвійний знизу/зверху, потрійним дном/зверху, бичачим/ведмежим прапором, прямокутником, бичачим/ведмежим вимпелом, Gartley, ABCD і 3-точковим розширенням або корекцією.

Передбачувана ціна в основному потрапляє в рамки моделі, якщо модель не передбачає прориву в одному або двох напрямках ціни, тобто в бік зниження або зростання. Аналіз генерує дієвий торговий сигнал, який в основному прогнозує – мовою неспеціаліста – майбутню можливу ціну, за якою найкраще рухатися тренд, як розшифрувати за допомогою графіків та знань індикаторів. Більшість крипто-графіків генеруються та передаються в автоматичні торгові боти для автоматичної торгівлі криптовалютою або активами. Трейдери також можуть генерувати та застосовувати свої графіки вручну, але це складно та обмежено, оскільки такий аналіз не враховує стільки різноманітної та актуальної ринкової інформації, як ефективні боти, які отримують інформацію з кількох джерел за лічені секунди. Signals Blue є одним з найбільш високооплачуваних постачальників криптосигналів, на яких ви можете звернути увагу, коли думаєте про автоматизацію криптоторгівлі, оскільки вони підтримують сигнали API та Cornix Automation на всіх пакетах. Усі інформаційні потоки надходять у особистий кабінет користувача та зберігаються  через розроблений функціонал або Cornix Automation та API – webhook чи JSON. Група надає різні типи сигналів, включаючи короткострокову або спотову торгівлю, сигнали купівлі/продажу з кредитним плечем, середньострокові та довгострокові сигнали купівлі/продажу та загальні поради щодо торгівлі альткойнами.

Пакети відрізняються за тривалістю надання графіка від 1 місяця до довічної підписки. Згідно з аналітикою веб-ресурсу, поточна точність сигналів становить 86,21%, а іноді й до 97%.

На основі результатів дослідження ринку криптовалют можна зробити висновок, що криптовалюти мають довгостроковий потенціал і перспективи в умовах кризи сучасної глобалізованої економіки. R/S-аналіз показує, що стійкі до тенденцій криптовалюти є найбільш капіталізованими під час кризи. Ripple, криптовалюта, яка є офіційним платіжним інструментом в Японії з 2017 року, відзначається своєю стабільністю. Комплексний підхід до моніторингу та моделювання ринку криптовалют за допомогою рекурентних діаграм надає інформацію про тимчасову кореляцію точок фазового простору та з достатньою точністю визначає стан і тенденції розвитку криптовалютних ринків незалежно від їх класифікації. Аналіз ринку криптовалют у роботі дозволяє зробити висновок, що стан валют на ньому є досить стабільним на поточну дату. Запропонована методологія моніторингу та моделювання ринку криптовалют має практичне значення, оскільки дозволить потенційним інвесторам сформувати прибутковий портфель з високим рівнем надійності та стабільності в часі.

Література:

1. Sirignano, J.; Cont, R. Universal features of price formation in financial markets: Perspectives from deep learning. Quant. Financ. 2019, 19, 1449–1459.

2. Bezkorovainyi V.S., Derbentsev V.D. Monitoring stanu valutnogo rynku z vykorystannyam kuskovo-neperervnyh funkciy Uolsha / V.S. Bezkorovainyi, V.D. Derbentsev V.D. // Problemy systemnogo pidhodu v ekonomici. — 2017. — № 6(62). — P. 162-166.

3. Bezkorovainyi V.S., Kulida V.I., Derbentsev V.D. Monitoring ta prognozuvannya dynamiky chasovyh ryadiv valutnyh kotyruvan / Cyfrova ekonomika: zb. mat. nacionalnoi nauk.-metod. konf., 4-5 jov. 2018 r., m. Kyiv — K.: KNEU, 2018. — P.38-41.

4. Crypto-Currency Market Capitalizations [Електронний ресурс]. — Режим доступу: http://coinmarketcap.com/.

5. Gagniuc P. Markov Chains: From Theory to Implementation and Experimentation / Paul A. Gagniuc. — 2017. — 256 p.



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Другие научные работы даной секции

Конференции

Конференции 2024

Конференции 2023

Конференции 2022

Конференции 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення