Методи та засоби інформаційної інтелектуальної технології аналізу та прогнозування криптовалют

Abstract

Метою роботи є підвищення точності прогнозування курсу цифрових валют за рахунок створення Pythonзасобів автоматизації методів моделювання цього курсу та вибору оптимальної моделі серед багатьох видів моделей машинного навчання, у т.ч. нейронних мереж та часових рядів. Ефективність технології продемонстрована на прогнозуванні біткоїну за середньодобовими даними у 2021 році. Технологія є універсальною і легко адаптується до будь-якої криптовалюти.

The objective of this work is to provide solution to increase the accuracy of forecasting of exchange rate of digital currencies by creating tools in Python programming language to automate the methods of modeling rate of cryptocurrencies and choosing the optimal model among many types of machine learning models, including neural networks and time series. The effectiveness of the technology is demonstrated by forecasting Bitcoin price changes on average daily data in 2021. The technology is universal and easily adapts to any cryptocurrency.