Economic Bulletin of the National Mining University

 

Основні рецензенти

Білоцерківець Володимир Вікторович - Український державний університет науки та технологій

Герасименко Анжеліка Григорівна - Київський національний торговельно-економічний університет

Завгородня Олена Олександрівна - Український державний університет науки та технологій

Литвиненко Наталія Іванівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Тарасевич Віктор Миколайович - Український державний університет науки та технологій

Пилипенко Ганна Миколаївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Ходжаян Аліна Олександрівна - Київський національний університет ім. Т.Г. Шевченка

Прушківський Володимир Генадійович - Національний університет «Запорізька політехніка»

Задоя Анатолій Олександрович - Дніпропетровський університет імені Альфреда Нобеля

Прушківська Емілія Василівна - Національний університет «Запорізька політехніка»

Мушникова Світлана Анатоліївна - Український державний університет науки та технологій

Пилипенко Юрій Іванович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Смєсова Вікторія Леонідівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Безугла Людмила Сергіївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Амоша Олександр Іванович - Інститут економіки промисловості Національної академії наук України

Булєєв Іван Петрович - Інститут економіки промисловості Національної академії наук України

Залознова Юлія Станіславівна - Інститут економіки промисловості Національної академії наук України

Ареф’єва Олена Володимирівна - Національний авіаційний університет

Прохорова Вікторія Володимирівна - Українська інженерно-педагогічна академія

Вагонова Олександра Григорівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Єрмошкіна Олена Вячеславівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Макурін Андрій Андрійович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Пашкевич Марина Сергіївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Усатенко Ольга Володимирівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Лазебник Лариса Леонідівна - Університет державної фіскальної служби України

Чуріканова Олена Юріївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Бардась Артем Володимирович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Бойченко Микола Вікторович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Іванова Марина Іллівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Трифонова Олена Василівна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Швець Василь Якович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Красовська Олена Юріївна - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Касян Сергій Якович - Національний технічний університет «Дніпровська політехніка»

Метеленко Наталія Георгіївна - Запорізька державна інженерна академія

Петруня Юрій Євгенович - Університет митної справи та фінансів


IssuesSectionsAuthorsKeywords

Article

Issue:2025 №1 (89)
Section:Finances, accounting and taxation
UDK:336.7+519.8+ 004.8.
DOI:https://doi.org/10.33271/ebdut/89.098
Article language:Ukrainian
Pages:98-109
Title:Modern methods of cryptocurrency market volatility prediction
Authors:Kozenkova V. D., Dnipro State Agrarian and Economic University,
Movsesyants A. M., Ukrainian State University of Science and Technology
Annotation:Methods. The application of the abstraction method allowed for the isolation of volatility characteristics, simplifying the analysis of complex financial data of the cryptocurrency market. Analysis with synthesis facilitated the identification of patterns and the integration of traditional and modern forecasting approaches, providing a comprehensive assessment of methods. Logical and historical approaches enabled evolutionary analysis, while classification methods based on general and specific analysis principles, combined with comparative and abstract-logical analysis, allowed for an objective evaluation of the developed models’ effectiveness and justified the feasibility of developing innovative solutions for optimizing trading strategies and minimizing risks. Results. The study conducted a comparative analysis of cryptocurrency market volatility prediction methods using traditional statistical approaches and modern machine learning algorithms. The results confirm the advantages of integrating classical methods with machine learning algorithms, which allow for more accurate risk assessment and optimization of trading strategies in the highly volatile cryptocurrency markets. The determined volatility can be used in conjunction with Reinforcement Learning (RL) to optimize trading strategies, allowing an agent to learn to make decisions in an environment to maximize cumulative reward. The use of RL in cryptocurrency trading is a promising direction but requires a cautious approach and thorough testing of strategies before their application in real trading.Novelty. The scientific novelty lies in a comprehensive approach to forecasting cryptocurrency market volatility, combining classical statistical methods with modern machine learning algorithms. The advantages of ensemble machine learning methods for analyzing cryptocurrency volatility have been established. The integration of Reinforcement Learning (RL) for optimizing trading strategies based on predicted volatility is proposed, representing a new approach to cryptocurrency trading automation. Practical value. The research results have practical significance for cryptocurrency market participants, including investors, traders, and financial analysts. The integration of machine learning methods with traditional statistical approaches opens new opportunities for developing effective trading strategies, contributing to increased profitability and stability in the cryptocurrency market. The research is also useful for developers of trading platforms and analytical tools, as it provides empirical data for improving prediction algorithms and market data analysis. 
Keywords:Volatility, Cryptocurrency, Prediction, Machine learning methods, GARCH, LSTM, Random Forest, Reinforcement Learning
File of the article:EV20251_098-109.pdf
Literature:
  • 1. Bouri, E., Saeed, E., Vinh Vo, X., and Roubaud, D. (2021). Quantile connectedness in the cryptocurrency market, Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, Vol. 71, 101302. https://doi.org/10.1016/j.intfin.2021.101302.2.
  • 2. Gupta, H., and Chaudhary. R. (2022)/ An Empirical Study of Volatility in Cryptocurrency Market. Journal of Risk and Financial Management. 15: 513. https://doi.org/10.3390/jrfm15110513
  • 3. Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5th Edition, by George E.P. Box, Gwilym M. Jenkins, Gregory C. Reinsel and Greta M. Ljung (2015). John Wiley and Sons Inc., Hoboken, New Jersey, pp. 712.
  • 4. Kejia, Y., Yan, H., and Gupta, R. (2022). Are GARCH and DCC values of 10 cryptocurrencies affected by COVID‐19? Journal of Risk and Financial Manage- ment, 15(3), 113. https://doi.org/10.3390/jrfm15030113
  • 5. Khedr, A. M., Arif, I., Pravija Raj, P. V., El- Bannany, M., Alhashmi, S. M., & Sreedharan, M. (2021). Cryptocurrency price prediction using traditional statistical and machine learning techniques: A survey. Intelligent Systems in Accounting, Finance and Management, 28(1), 3-34. https://doi.org/10.1002/isaf.1488
  • 6. Bollerslev, Tim. Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity, Journal of Econometrics, Volume 31, Issue 3, 1986, Pages 307-327, https://doi.org/10.1016/0304-4076(86)90063-1.
  • 7. Henrique, B. M., Sobreiro, V. A., & Kimura, H. (2019). Literature review: Machine learning techniques applied to financial market prediction R. Expert Systems with Applications, 124, 226-251. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2019.01.012
  • 8. Umar Yahaya, H., Sunday Oyinloye, J., & Olorunfemi Adams, S. (2022). Modeling and Forecasting Cryptocurrency Returns and Volatility: An Application of GARCH Models. Universal Journal of Finance and Economics, 2(1), 71-90. Universal Journal of Finance and Economics, 2022, 2, 497 https://doi.org/10.31586/ujfe.2022.497
  • 9. Lahmiri, S., & Bekiros, S. (2019). Cryptocurrency forecasting with deep learning chaotic neural networks. Chaos, Solitons & Fractals, 118, 35-40. https://doi.org/10.1016/J.CHAOS.2018.11.014
  • 10. Nazareth, N., & Ramana Reddy, Y. V. (2023). Financial applications of machine learning: A literature review. Expert Systems with Applications, 219(January), 119640. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.119640

Chief Editor

Makurin, А.А., Doctor of Economics, Professor at the Department of International Relations and Audit, NTU «Dnipro Polytechnic»


Deputy Chief Editors:

Vagonova O. G., Doctor of Economics, Head at the Department of Applied Economics, Entrepreneurship and Public Administration, NTU «Dnipro Polytechnic»

Amosha O. I., Academician of the Academy of Sciences of Ukraine, Doctor of Economics, Director of the Institute of Industrial Economics of the National Academy of Sciences of Ukraine.



Head of editorial board

Shvets V. Ya., Doctor of Economics, Head of Management Department, NTU «Dnipro Polytechnic»



Editorial counsel:

Bardas A. V., d.е.s.; Bezuhla L.S., d.е.s.; Bieloborodova M.V., PhD; Bondarenko L.A., PhD; Boichenko M.V., d.е.s.; Bulieiev I.P., d.е.s., Gerasymenko А.H., d.е.s.; Gerasymenko T.V., PhD; Hryhorenko I.V., PhD; Dobrianskа N.А., d.е.s.; Yermoshkina O.V., d.е.s.; Zaloznova Yu.S., d.е.s.; Ivanova M. I., d.е.s.; Kasian S.Ya., PhD; Korneev V.V., d.е.s.; Krasovska O.Yu., d.е.s.; Litvinenko N.I., d.е.s.; Makurin, А.А., d.е.s.; Pavlova V.А., d.е.s.; Pashkevich M.S., d.е.s.; Pylypenko H. M., d.е.s.; Pylypenko Yu.I., d.е.s.; Prushkivska E. V., d.е.s.; Slavkova А.А., PhD; Smіesova V.L., d.е.s.; Tereshchenko E.Yu., PhD; Trifonova O.V., d.е.s.; Usatenko, O.V, d.е.s.; Shvets V.Ya., d.е.s.; Shynkarenko N. V., PhD; Churikanova О.Yu., d.е.s.; Yakуmenko-Tereshchenko, N.V., d.е.s.

International editorial counsel:

Dariusz S. (AGH University of Krakow, Poland), Koshebayeva G. (Karaganda State Technical University, Kazakhstan), Rosak-Szyrocka J. (Chestohova University of Technology, Poland), Sichinava А. (Georgian Technical University, Georgia), Taras V. (University of South Carolina, Greensboro, USA), Jurevičienė D. (Vilnius Gediminas Technical University, Lietuvos Respublika).


Senior editor: Cherchenko N. А.

Language editor: Isakova M. L.

Technical editor: Litvinov Yu.I.

Air Jordan 11 For Sale
nike lunar forever 2 mens cheap shoes sale store

Please, note the following instructions to submit your full papers to the journal: the journal will consider previously unpublished papers in Ukrainian or English languages that should relate to the theoretical and practical profile and follow the guidelines:

1. The paper limit is 8–12 pages (single-spaced type), to be submitted electronically via e-mail.

2. For authors with no Dr. Sc. degree in Economics the paper will be submitted with a review by a Dr. Sc. in Economics to justify its novelty and practical value.

3. Each paper must accompany a completed corresponding author form which includes author’s Surname, Name and Patronymic, scientific degree, academic title, work place, position, business and home postal addresses, phone and fax number, e-mail address. Also include the office of Nova Poshta, for the copy of the Bulletin issue with the author’s publication to be sent to.

4. In case the author (authors) wish to get additional copies of the issue, this should be noted separately in the author form.

Article layout

The article starts with UDC index (left aligned, no indentation)

Next line (no line skip) is the title of the article (in capital letters, full page format).

After a line skip are the author’s initials and surname, scientific degree, academic title, place of work or study, address (comma separated). Full page format.

After a line skip is the abstract (1800 characters) in the language of the article. Abstract contains information about specific scientific results obtained in the course of the study, the level of their novelty, propositions concerning their solutions and practical value of the obtained results. In the next line (no indentation) are keywords (10-12 words) in full page format.

After a line skip is the main text (two columns format) which includes the following parts:

problem statement in general and its correlation with important scientific or practical tasks;

analysis of recent papers containing the solution of the above problem for the authors to ground their research (references are required), determination of previously unsolved parts of a general problem discussed in the article;

aim of the article (statement of purpose);

materials and methods of the research with full justification of the received scientific results;

conclusions of the research and perspectives for further scientific development in the sphere.

After a line skip is References (two column format). Bibliographic description is done according to GOST DSTU 7.1:2006 “The system of standards on information, library and publishing service. Bibliographic entry. Bibliographic description. General requirements and rules of composition” (State Commission for Academic Degrees and Titles of Ukraine Bulletin, #3, 2008).

After a line skip are abstracts (1800 characters each) in English languages with keywords in the appropriate language (6-10 words), full page format. Abstracts start with the title of the article (full page format, capitalized), author’s initials and surname, scientific degree, academic title, place of work or study in italics, full page format.

Guidelines:

  • title: Times New Roman – 12 pt, bold, capitalized;
  • subheading: Times New Roman – 12 pt, bold;
  • author’s initials and surname, degree, title, place of work or study, E-mail – 12 pt, italics;
  • main text, UDC – 12 pt;
  • abstracts, keywords – 12 pt;
  • references – 10 pt.

2.5 сm upper and lower margin, 2.0 сm left and right margin, two column format for the main text and references, 0.7 cm between columns. Paragraph indentation – 1.0 cm, single spacing.

Style and format

Formulas are printed in Equation Editor (MathType v. 4–5). Figures in the paper must be included as Microsoft Word object, grouped in a separate window created as “text box” or “Word picture”. Figures must be gray shade or pattern fill. Graphs are accepted in Microsoft Excel or standard graphics editors (Corel Draw, Adobe Illustrator) inserted in the text as objects. If graphic editors are used, the figure can be submitted as separate files linked to the text. Raster graphic objects must be submitted in uncompressed TIFF format with resolution 300 dpi or higher. Images must not be compressed into JPEG or GIF format, as quality loss is inevitable. Schemes with text can be done in the above graphic editors or Microsoft Word, in the latter case every window must be done as text box connected with other boxes by lines or arrows and then grouped. Font size in figures must be 10pt or bigger. Captions should be grouped with figures, font size – 12 pt.

The Bulletin has publication fees of 900 UAH regardless of the number of pages in the article. Additionally, 140 UAH is charged for DOI prefix..

The article is reviewed within two weeks.

The journal is published on: January 30th, March 30th, June 30th, September 30th.

『アディダス』に分類された記事一覧