Разработка торговой стратегии криптовалюты с применением методов машинного обучения
(Стр. 11-21)

Подробнее об авторах
Михайлова Светлана Сергеевна доктор экономических наук, доцент; профессор, кафедра анализа данных и машинного обучения, факультет информационных технологий и анализа больших данных
Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
г. Москва, Российская Федерация Сабирова Сабина Айдаровна факультет информационных технологий и анализа больших данных; Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации; г. Москва, Российская Федерация.
Оплатить 390 руб. (Картой) Оплатить 390 руб. (Через QR-код)

Нажимая на кнопку купить вы соглашаетесь с условиями договора оферты

Аннотация:
В статье представлены результаты исследования, направленного на прогнозирование сигналов к покупке и продаже криптовалюты Биткоин с использованием моделей машинного обучения. Проведенный анализ включал изучение особенностей криптовалют и их рынков, технический анализ, разработку торговых стратегий, применение математических методов, основанных на скользящих средних и построение моделей классификации для прогнозирования сигнала к покупке или продаже. Результаты демонстрируют эффективность применения моделей машинного обучения в современных торговых стратегиях на рынке криптовалют.
Образец цитирования:
ОБРАЗЕЦ ЦИТИРОВАНИЯ: Михайлова С.С., Сабирова С.А. Разработка торговой стратегии криптовалюты с применением методов машинного обучения // Computational Nanotechnology. 2024. Т. 11. № 2. С. 11-21. DOI: 10.33693/2313-223X-2024-11-2-11-21. EDN: MGSSER
Список литературы:
Белова Е., Окороков Д. Технический анализ финансовых рынков: учебное пособие. Литров, 2021.
Сафиуллин М.А., Ельшин Л.А., Абдукаева А.А. Разработка стохастической модели среднесрочного прогнозирования курса криптовалюты (на примере сценария) // Финансы и кредит. 2018. Т. 24. Вып. 17. С. 1046–1060.
Авдеев А.В. Сравнение видов индикаторов технического анализа и выбор правильной категории индикаторов для дальнейшего использования в алгоритмах системы торговли на бирже // Известия Тульского государственного университета. Экономические и юридические науки. 2019. № 2. С. 12–18.
Остринская Л.И., Страгис А.Ю. Оптимизация стратегий при работе на финансовых рынках // Омский научный вестник. 2005. № 2 (31). С. 194–197.
Першин А.Д. Разработка торговых стратегий криптовалют для определения точек входа и вывода торговых позиций на основе алгоритмов машинного обучения. М., 2023.
Большаков С.Н., Ким О.Л. Торговые стратегии цифровых валют на криптобиржах // Региональные проблемы преобразования экономики. 2022. № 2 (136). С. 82–90.
Джон К., О'Хара М., Салех Ф. Биткойн и не только // Ежегодный обзор финансовой экономики. 2022. Т. 14. С. 95–115.
Фердиансях. Исследование прогнозирования фондового рынка Биткойн: методы, техники и инструменты // Ежегодный исследовательский семинар для аспирантов. 10–11 апреля 2019 г. Технологический университет Малайзии, Джохор-Бару, Скудай.
Джудичи Г., Милн А., Виноградов Д. Криптовалюты: анализ рынка и перспективы // Журнал экономики промышленности и бизнеса. 2020. № 47. С. 118. DOI: 10.1007/s40812-019-00138-6
Ключевые слова:
криптовалюта, биткоин, торговые стратегии, машинное обучение, скользящие средние, технический анализ, сигналы торговли.


Статьи по теме

5.1.2.ПУБЛИЧНО-ПРАВОВЫЕ (ГОСУДАРСТВЕННО-ПРАВОВЫЕ) НАУКИ Страницы: 117-123 Выпуск №20181
Понятие и сущность криптовалюты как объекта гражданских прав
криптовалюта цифровая валюта цифровые права объекты гражданских прав вещные права
Подробнее
ЧАСТНО-ПРАВОВЫЕ (ЦИВИЛИСТИЧЕСКИЕ) НАУКИ (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 5.1.3.) Страницы: 169-174 Выпуск №24364
Анализ законодательства России о цифровой валюте от легализации до запрета
блокчейн криптовалюта биткоин цифровая валюта объекты гражданских прав
Подробнее
КРИМИНАЛИСТИЧЕСКИЕ, УГОЛОВНО-ПРОЦЕССУАЛЬНЫЕ И ОПЕРАТИВНО-РОЗЫСКНЫЕ МЕРЫ ПРОТИВОДЕЙСТВИЯ ПРЕСТУПНОСТИ В УСЛОВИЯХ ГЛОБАЛИЗАЦИИ Страницы: 28-32 Выпуск №23752
Преступления, связанные с оборотом криптовалюты: понятие и специфика расследования
криптовалюта криптопреступность блокчейн биткоин валютный рынок
Подробнее
10. МЕЖДУНАРОДНОЕ ПРАВО, ЕВРОПЕЙСКОЕ ПРАВО (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 12.00.10) Страницы: 242-247 Выпуск №11851
РОЛЬ МЕЖДУНАРОДНОЙ СУДЕБНОЙ ПРАКТИКИ В ПРАВОВОМ РЕГУЛИРОВАНИИ ПРИМЕНЕНИЯ КРИПТОВАЛЮТ
биткоин криптовалюта блокчейн судебная практика Cуд Европейского союза
Подробнее
9. УГОЛОВНОЕ ПРАВО И КРИМИНОЛОГИЯ; УГОЛОВНО-ИСПОЛНИТЕЛЬНОЕ ПРАВО 12.00.08 Страницы: 169-174 Выпуск №19457
Виртуальная валюта как предмет хищений
криптовалюта биткоин блокчейн предмет преступления цифровые права
Подробнее
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ, СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ Страницы: 129-140 DOI: 10.33693/2541-8025-2024-20-1-129-140 Выпуск №72283
Разработка модели бинарной классификации на малых данных с использованием методов машинного обучения
машинное обучение малые данные задачи классификации медицинские данные сэмплирование
Подробнее
7. ГРАЖДАНСКОЕ ПРАВО, ПРЕДПРИНИМАТЕЛЬСКОЕ ПРАВО, СЕМЕЙНОЕ ПРАВО, МЕЖДУНАРОДНОЕ ЧАСТНОЕ ПРАВО 12.00.03 Страницы: 113-116 Выпуск №15984
Правовая природа электронных денежных средств
безналичные расчеты электронные денежные средства национальная платежная система виртуальные валюты криптовалюта
Подробнее
1. МЕЖДУНАРОДНЫЙ ЮРИДИЧЕСКИЙ ФОРУМ «ВЕКТОР РАЗВИТИЯ ПРАВОВОЙ МЫСЛИ: БИЗНЕС, ЭКОНОМИКА, ФИНАНСЫ НА ЯЗЫКЕ ЗАКОНОДАТЕЛЬСТВА», ПОСВЯЩЕННЫЙ 100-ЛЕТИЮ ФИНАНСОВОГО УНИВЕРСИТЕТА, 4 ДЕКАБРЯ 2018 ГОДА Страницы: 86-92 Выпуск №14165
ПРАВОВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ КРИПТОВАЛЮТНОЙ ОТРАСЛИ В РОССИИ И ЗА РУБЕЖОМ
блокчейн криптовалюта биткойн правовое регулирование цифровая экономика
Подробнее
ЧАСТНО-ПРАВОВЫЕ (ЦИВИЛИСТИЧЕСКИЕ) НАУКИ (СПЕЦИАЛЬНОСТЬ 5.1.3.) Страницы: 146-151 Выпуск №24364
Перспективы правового регулирования деятельности по майнингу криптовалют в Российской Федерации с учетом международного опыта
майнинг криптовалюта правовое регулирование законопроект российское законодательство.
Подробнее
МАТЕМАТИЧЕСКИЕ, СТАТИСТИЧЕСКИЕ И ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ МЕТОДЫ В ЭКОНОМИКЕ Страницы: 167-178 Выпуск №24067
Моделирование товарооборота кофеен на основе пространственных данных
пространственные данные экономические показатели машинное обучение Python. spatial data
Подробнее