Crypto Currency Price Forecast: Neural Network Perspectives (In Press)

Kleban, Yuriy; Stasiuk, Tetiana

doi:10.26531/vnbu2022.254.03

Прогнозування цін на кроптовалюту: перпективи нейронних мереж (у друці)

Юрій Клебан a

Стасюк Тетяна a

a Національний університет "Острозька академія", Острог, Україна

Анотація

Дослідження вивчає проблему моделювання та прогнозування цінової динаміки криптовалют. Ми залучаємо методи машинного навчання для прогнозування ціни криптовалюти. Для реалізації дослідження обрано модель на основі часових рядів FB Prophet та рекурентну нейронну мережу LSTM. На прикладі даних Binance (найпопулярнішої біржі в Україні) за період з 06.07.2020 по 01.04.2023 змодельовано та спрогнозовано ціни на Bitcoin, Ethereum, Ripple, Dogecoin. Рекурентна нейронна мережа довготривалої пам’яті показала значно кращі результати у прогнозуванні за критеріями RMSE, MAE, MAPE, у порівнянні з Naïve моделлю, традиційною моделлю ARIMA, а також результатами FB Prophet.

DOI

https://doi.org/10.26531/vnbu2022.254.03

JEL коди

C45, C53, G11

Ключові слова

прогнозування нейронні мережі криптовалюта часові ряди

150

перегляди

Текст статті

Цитування

Стаття є перекладом з англійської. Під час цитування використовуйте оригінальну назву публікації

Цитуйте як: Kleban, Y., Stasiuk, T. (2022). Crypto Currency Price Forecast: Neural Network Perspectives (In Press). Visnyk of the National Bank of Ukraine, 254, . https://doi.org/10.26531/vnbu2022.254.03

Формат цитування

Метрики

Література

Права та дозволи

Ця стаття ліцензована відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License. Якщо інше не зазначено, рисунки та інші матеріали представлені на загальних для усієї статті умовах ліцензії Creative Commons. Якщо матеріали не ліцензовані відповідно до Creative Commons, користувачі мають запитувати у власника прав дозволу на їх відтворення чи використання.