Розробка алгоритмів автоматизованого моніторингу та аналізу волатильності цифрових активів у системах підтримки прийняття рішень
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
волатильності цифрових активів для інтеграції у системи підтримки прийняття рішень. Запропоновано трирівневу архітектуру системи, що включає модуль збору потокових ринкових даних, гібридний алгоритм адаптивної оцінки волатильності на базі EWMA та Realized Volatility з ADX-детектором ринкового режиму, а також модуль генерації аналітичних сигналів-попереджень. Результати апробації на реальних даних за 2023-2024 роки підтвердили точність класифікації ринкового режиму на рівні 82,4% та час реакції системи не більше 2,3 с.
digital assets to be integrated into decision support systems. A three-tier system architecture is proposed, comprising a streaming market data collection module, a hybrid adaptive volatility estimation algorithm based on EWMA and
digital assets to be integrated into decision support systems. A three-tier system architecture is proposed, comprising a streaming market data collection module, a hybrid adaptive volatility estimation algorithm based on EWMA and
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Іванюк О. В. Розробка алгоритмів автоматизованого моніторингу та аналізу волатильності цифрових активів у системах підтримки прийняття рішень // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/30006.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (5)
- Engle R.F. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation // Econometrica. 1982. Vol. 50, No. 4. P. 987-1007.
- Andersen T.G., Bollerslev T. Answering the Skeptics: Yes, Standard Volatility Models Do Provide Accurate Forecasts // International Economic Review. 1998. Vol. 39, No. 4. - P. 885-905.
- Catania L., Grassi S. Modelling Crypto-Currencies Financial Time-Series // Econometrics and Statistics. -2022. Vol. 22. P. 1-14.
- Wilder J.W. New Concepts in Technical Trading Systems. Greensboro: Trend Research, 1978. 166 p.
- Binance API Documentation [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://developers.binance.com/docs. Назва з екрана.