| dc.contributor.author | Іванюк, О. В. | uk |
| dc.contributor.author | Ivanyuk, O. V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:30:32Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:30:32Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | 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. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52869 | |
| dc.description.abstract | 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. | uk |
| dc.description.abstract | 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 | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/30006 | |
| dc.subject | волатильність | uk |
| dc.subject | цифрові активи | uk |
| dc.subject | криптовалюта | uk |
| dc.subject | EWMA | en |
| dc.subject | система підтримки прийняттярішень | uk |
| dc.subject | автоматизований моніторинг | uk |
| dc.subject | алгоритм аналізу | uk |
| dc.subject | volatility | en |
| dc.subject | digital assets | en |
| dc.subject | cryptocurrency | en |
| dc.subject | EWMA | en |
| dc.subject | decision support system | en |
| dc.subject | automated monitoring | en |
| dc.subject | analysis algorithm | en |
| dc.title | Розробка алгоритмів автоматизованого моніторингу та аналізу волатильності цифрових активів у системах підтримки прийняття рішень | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.891.3:336.761 | |
| dc.relation.references | Engle R.F. Autoregressive Conditional Heteroscedasticity with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation // Econometrica. 1982. Vol. 50, No. 4. P. 987-1007. | en |
| dc.relation.references | 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. | en |
| dc.relation.references | Catania L., Grassi S. Modelling Crypto-Currencies Financial Time-Series // Econometrics and Statistics. -2022. Vol. 22. P. 1-14. | en |
| dc.relation.references | Wilder J.W. New Concepts in Technical Trading Systems. Greensboro: Trend Research, 1978. 166 p. | en |
| dc.relation.references | Binance API Documentation [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://developers.binance.com/docs. Назва з екрана. | uk |
