АНАЛИЗ ДАННЫХ С КРИПТОВАЛЮТНЫХ БИРЖ ДЛЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ В СИСТЕМАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ДЛЯ АРБИТРАЖНОГО ТРЕЙДИНГА
Авторы:
1.
Воронежский государственный лесотехнический университет им. Г.Ф. Морозова
2.
Воронежский государственный лесотехнический университет имени Г.Ф. Морозова
Россия
Россия
Тип:
Статья конференции
Страницы:
с 129
по 134
Опубликовано:
15.01.2026
Классификаторы:
УДК 004.9 Прикладные информационные (компьютерные) технологии
Язык материала:
русский
Ключевые слова:
арбитраж, криптовалюта, машинное обучение, анализ данных, прогнозирование, метод наименьших квадратов, рекуррентные нейронные сети
Аннотация (русский):
Целью данной статьи является определение возможностей и способов анализа данных по существующим и реализованным предложениям на криптовалютных биржах для применения в системе поддержки принятия решений для арбитражного трейдинга. Выделены основные источники информации, на их основе сформирована методика отбора релевантных признаков для математических моделей. Проведена оценка применимости полученных результатов, которая показала пригодность данной модели к использованию в системах поддержки принятия решений.
Целью данной статьи является определение возможностей и способов анализа данных по существующим и реализованным предложениям на криптовалютных биржах для применения в системе поддержки принятия решений для арбитражного трейдинга. Выделены основные источники информации, на их основе сформирована методика отбора релевантных признаков для математических моделей. Проведена оценка применимости полученных результатов, которая показала пригодность данной модели к использованию в системах поддержки принятия решений.
Ключевые слова:
арбитраж, криптовалюта, машинное обучение, анализ данных, прогнозирование, метод наименьших квадратов, рекуррентные нейронные сети
арбитраж, криптовалюта, машинное обучение, анализ данных, прогнозирование, метод наименьших квадратов, рекуррентные нейронные сети
1. Виетес, А. Машинное обучение, прогнозирование криптовалюты Ethereum и инвестиционные стратегии, основанные на знаниях / А. Виетес // Системы, основанные на знаниях – 2024 – №299 – DOIhttps://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112088
2. Генкин, А. Д. Блокчейн. Как это работает и что ждёт нас завтра. / А. Д. Генкин, А. А. Михеев ; Альпина Паблишер – Москва, 2017. – 592 с. – Библиогр. ISBN 978-5-9614-5046-0
3. Володин, С. Н. Сравнение эффективности статистического арбитража на фондовом рынке и рынке криптовалют / С. Н. Володин, М. В. Спиридонов // Валютное регулирование. Валютный контроль – Москва, 2018. – № 9 – С. 23-31
