<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Розробка алгоритмів автоматизованого моніторингу та аналізу волатильності цифрових активів у системах підтримки прийняття рішень

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorІванюк, О. В.uk
dc.contributor.authorIvanyuk, O. V.en
dc.titleРозробка алгоритмів автоматизованого моніторингу та аналізу волатильності цифрових активів у системах підтримки прийняття рішеньuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationІванюк 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.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/30006
dc.identifier.udc004.891.3:336.761
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/52869
dc.description.abstractволатильності 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.abstractdigital 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 anden
dc.subjectволатильністьuk
dc.subjectцифрові активиuk
dc.subjectкриптовалютаuk
dc.subjectEWMAen
dc.subjectсистема підтримки прийняттярішеньuk
dc.subjectавтоматизований моніторингuk
dc.subjectалгоритм аналізуuk
dc.subjectvolatilityen
dc.subjectdigital assetsen
dc.subjectcryptocurrencyen
dc.subjectdecision support systemen
dc.subjectautomated monitoringen
dc.subjectanalysis algorithmen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesEngle 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.referencesAndersen 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.referencesCatania L., Grassi S. Modelling Crypto-Currencies Financial Time-Series // Econometrics and Statistics. -2022. Vol. 22. P. 1-14.en
dc.relation.referencesWilder J.W. New Concepts in Technical Trading Systems. Greensboro: Trend Research, 1978. 166 p.en
dc.relation.referencesBinance API Documentation [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://developers.binance.com/docs. Назва з екрана.uk
dc.date.accessioned2026-09-03T10:30:32Z
dc.date.available2026-09-03T10:30:32Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
30006.pdf
Розмір:
52,5 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
17 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)