Сучасні методи прогнозування волатильності ринків криптовалют

Козенкова В. Д.; Мовсесянц А. М.

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

Стаття

Випуск:	2025 №1 (89)
Рубрика:	Фiнанси, облік та оподаткування
УДК:	336.7+519.8+ 004.8.
DOI:	https://doi.org/10.33271/ebdut/89.098
Мова статті:	Українська
Сторінки:	98-109
Заголовок:	Сучасні методи прогнозування волатильності ринків криптовалют
Автори:	Козенкова В. Д., Дніпровський державний аграрно-економічний університет, Мовсесянц А. М., Український державний університет науки і технологій
Анотація:	Методологія дослідження. Застосування методу абстракції дозволило виділити характеристики волатильності, спрощуючи аналіз складних фінансових даних ринку криптовалют. Аналіз із синтезом сприяв виявленню закономірностей та інтеграції традиційних і сучасних підходів до прогнозування, забезпечивши комплексну оцінку методів. Логічний та історичний підходи дали змогу провести еволюційний аналіз, а методи класифікації за принципами загального та особливого аналізу, у комбінації з порівняльним і абстрактно-логічним аналізом, дозволили об’єктивно оцінити ефективність розроблених моделей та обґрунтувати доцільність розробки інноваційних рішень для оптимізації торгових стратегій та мінімізації ризиків. Результати. У дослідженні проведено порівняльний аналіз методів прогнозування волатильності ринків криптовалют з використанням традиційних статистичних підходів та сучасних алгоритмів машинного навчання. Отримані результати підтверджують переваги інтеграції класичних методів із алгоритмами машинного навчання, що дозволяють більш точно оцінювати ризики та оптимізувати торгові стратегії в умовах високої волатильності криптовалютних ринків. Визначену волатильність можна використовувати разом із Reinforcement Learning (RL) для оптимізації торгових стратегій, що дозволяє агенту навчатися приймати рішення в середовищі для максимізації кумулятивної винагороди. Використання RL в торгівлі криптовалютою є перспективним напрямком, але вимагає обережного підходу та ретельного тестування стратегій перед їх застосуванням в реальній торгівлі. Новизна. Наукова новизна полягає в комплексному підході до прогнозування волатильності ринків криптовалют, що поєднує класичні статистичні методи з сучасними алгоритмами машинного навчання. Встановлено переваги ансамблевих методів машинного навчання для аналізу волатильності криптовалют. Запропоновано інтеграцію навчання з підкріпленням (RL) для оптимізації торгових стратегій на основі прогнозованої волатильності, що є новим підходом до автоматизації торгівлі криптовалютами. Практична значущість. Результати дослідження мають практичне значення для учасників ринку криптовалют, включаючи інвесторів, трейдерів та фінансових аналітиків. Інтеграція методів машинного навчання з традиційними статистичними підходами відкриває нові можливості для розробки ефективних торгових стратегій, що сприяє підвищенню прибутковості та стабільності на ринку криптовалют ринку. Дослідження також корисне для розробників торгових платформ та аналітичних інструментів, оскільки надає емпіричні дані для вдосконалення алгоритмів прогнозування та аналізу ринкових даних.
Ключові слова:	Волатильність, Криптовалюта, Прогнозування, Методи машинного навчання, GАRСН, LSТМ, Rаndом Fоrеsт. Rеіnfоrсемеnт Lеаrnіng
Файл статті:	EV20251_098-109.pdf
Література:	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

Адреса редакції:

Кафедра міжнародних відносин і аудиту, НТУ «Дніпровська політехніка», проспект Яворницького, 19, м. Дніпро, Україна, 49005.

Телефони для довідок: +380 (97) 115-75-45 – провідний редактор Черченко Ніна Альбертівна.

E-mail: Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її.

Air Force 1

Головний редактор журналу

Макурін А.А., доктор економічних наук, професор кафедри міжнародних відносин і аудиту НТУ «Дніпровська політехніка»

Заступники головного редактора:

Булєєв І. П., доктор економічних наук, професор, головний науковий співробітник відділу проблем економіки підприємств інституту економіки промисловості НАН України, Україна

Вагонова О. Г., доктор економічних наук, завідувач кафедри прикладної економіки, підприємництва та публічного управління НТУ «Дніпровська політехніка»

Голова редакційної ради

Безугла Л.С. д.е.н., проф. завідувач кафедри туризму та економіки підприємства НТУ «Дніпровська політехніка»

Члени редакційної колегії:

Макурін Андрій Андірйович, доктор економічних наук, професор, професор кафедри міжнародних відносин і аудиту, НТУ «Дніпровська політехніка», Україна, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0001-8093-736X
Вагонова Олександра Григорівна, доктор економічних наук, професор, завідувач кафедри прикладної економіки, підприємництва та публічного управління НТУ «Дніпровська політехніка», Україна, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0001-6553-7771
Безугла Людмила Сергіївна, доктор економічних наук, професор, завідувач кафедри туризму та економіки підприємства, НТУ «Дніпровська політехніка», Україна, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0002-6520-4325
Іванова Марина Іллівна, доктор економічних наук, професор, професор кафедри менеджменту НТУ «Дніпровська політехніка», Україна, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0002-1130-0186
Баштанник Оксана Віталіївна, доктор наук з державного управління, професор, професор кафедри історії та політичної теорії, права НТУ «Дніпровська політехніка», Україна, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0003-4067-3261
Ахмедова Олена Олегівна доктор наук з державного управління, доцент, професор кафедри туризму та готельно-ресторанного бізнесу, Київський національний університет технологій та дизайну, Україна, yelena.akhmedova @hneu.net https://orcid.org/0000-0003-1573-7710
Городиський Микола Петрович, кандидат економічних наук, доцент, Державний університет «Житомирська політехніка», Україна, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0002-2093-5263
Терещенко Елеонора Юріївна, кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри економіки та фінансів підприємства Київського національного торговельно-економічного університету МОН, України, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0003-2272-5224
Павлова Валентина Андріївна, доктор економічних наук, професор, професор кафедри підприємництва Вищого навчального закладу «Університет імені Альфреда Нобеля», м. Дніпро, Україна, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0002-6762-8041
Булєєв Іван Петрович доктор економічних наук, професор, головний науковий співробітник відділу проблем економіки підприємств інституту економіки промисловості НАН України, Україна, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https:// orcid.org/0000-0002-7912-3649
Mariia Rizun, Ph.D., Associate Professor, Department of Computer Science, Faculty of Information Technology and Communications, University of Economics in Katowice (Poland), Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0002-9646-7638
Joanna Rosak-Szyrocka, PhD., Assistant Professor at Częstochowa University of Technology (Poland) https://wis.pcz.pl/wykladowcy---sprawozdawczosc/dr-joanna-rosak-szyrocka https://orcid.org/0000-0002-5548-6787
Nalivaike Jolanta Miko, Doctor of Social Sciences (specialization – Management), Vice Dean of the Faculty of Business Management, Associate Professor at the Department of Management, Vilnius Gediminas Technical University (VILNIUS TECH), Lithuania, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0003-1009-4111
Kamysbayev Marat Kuralbekovich, Doctor of Economic Sciences, Professor, Department of Management and Mathematical Economics, Kazakh National Research Technical University, Almaty, 050000, Kazakhstan, Ця електронна адреса захищена від спам-ботів. вам потрібно увімкнути JavaScript, щоб побачити її. https://orcid.org/0000-0002-6952-6030

Провідний редактор Черченко Н. А.

Літературний редактор Ісакова М. Л.

Технічний редактор Літвінов Ю.І.

Стаття

Більше статей...