Прогнозування цін на криптовалюту: перпективи нейронних мереж
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.

1823
перегляди
837
завантаження
Текст статті
Завантажити
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. Visnyk of the National Bank of Ukraine, 254, 29-42. https://doi.org/10.26531/vnbu2022.254.03
Формат цитування

Метрики
Література

Aljadani, A. (2022). DLCP2F: a DL-based cryptocurrency price prediction framework. Discover Artificial Intelligence, 2(20). https://doi.org/10.1007/s44163-022-00036-2

Al-Nefaie, A. H., Aldhyani, T. H. H. (2022). Bitcoin price forecasting and trading: data analytics approaches. Electronics, 11(24), 4088, 2–18. https://doi.org/10.3390/electronics11244088

Amase, W. (2023). Countries where cryptocurrency is legal vs illegal. CoinGecko, 11 December 2023. Retrieved from https://www.coingecko.com/research/publications/crypto-legal-countries

Ammer, M. A., Aldhyani, T. H. H. (2022). Deep learning algorithms to predict cryptocurrency fluctuation prices: increasing investment awareness. Electronics, 11(15), 2349. https://doi.org/10.3390/electronics11152349

Box, G. E. P., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., Ljung, G. M. (2015). Time Series Analysis: Forecasting and Control, 5th ed. New Jersey: Wiley. 

Cheng, J., Tiwari, S., Khaled, D., Mahendru, M., Shahzad, U. (2024) Forecasting Bitcoin prices using artificial intelligence: combination of ML, SARIMA, and Facebook Prophet models. Technological Forecasting and Social Change, 198, 122938. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2023.122938

Corbet, S., Lucey, B., Urquhart, A., Yarovays, L. (2019). Cryptocurrencies as a financial asset: A systematic analysis. International Review of Financial Analysis, 62, 182–199. https://doi.org/10.1016/j.irfa.2018.09.003

Couts, D., Grether, D., Nerlove, M. (1966). Forecasting non-stationary economic time series. Management Science, 13(1), 1–21. http://www.jstor.org/stable/2627909

Derbentsev, V., Datsenko, N., Stepanenko, O., Bezkorovainyi, V. (2019). Forecasting cryptocurrency prices time series using machine learning approach. SHS Web of Conferences, 65, 02001. https://doi.org/10.1051/shsconf/20196502001

Feng, J., He, X., Teng, Q., Ren, C., Chen, H., Li, Y. (2019). Reconstruction of porous media from extremely limited information using conditional generative adversarial networks. Physical Review E, 100, 033308. https://doi.org/10.1103/PhysRevE.100.033308

Persson, E. (2022). Forecasting Efficiency in Cryptocurrency. Markets A Machine Learning Case Study. Retrieved from https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1711510/FULLTEXT01.pdf

Gagnidze, A., Iavich, M. (2021). Time-series forecasting of Bitcoin prices. East European University Collection of Scientific Papers, 2(2020), 46–53. 

Garlapati, A., Krishna, D. R., Garlapati, K., m. Srikara Yaswanth, N., Rahul, U., Narayanan, G. (2021). Stock price prediction using Facebook Prophet and Arima models. 6th International Conference for Convergence in Technology (I2CT), Maharashtra, India, 2021. https://doi.org/10.1109/I2CT51068.2021.9418057

Lindemann, B., Maschler, B., Sahlab, N., Weyrich, M (2021). A survey on anomaly detection for technical systems using LSTM networks. Computers in Industry, 131, 103498. https://doi.org/10.1016/j.compind.2021.103498

Livieris, I. E., Pintelas, E., Stavroyiannis, S., Pintelas, P. (2020). Ensemble deep learning models for forecasting cryptocurrency time-series. Algorithms, 13, 121. https://doi.org/10.3390/a13050121

Luo, C., Pan, L., Chen, B., Xu, H. (2022) Bitcoin price forecasting: an integrated approach using hybrid LSTM-ELS models. Mathematical Problems in Engineering, 2022, 2126518. https://doi.org/10.1155/2022/2126518

Malinovska, A. (2023). Crypto currency tax: percentage, who should pay and features (In Ukrainian). Fakty, 1 December 2023. Retrieved from https://fakty.com.ua/ua/ukraine/ekonomika/20231201-podatok-na-kryptovalyutu-vidsotok-hto-maye-splachuvaty-ta-osoblyvosti/

Pilipchenko, A., Kuzminsky, V., Chumachenko, O. (2021). Using methods of technical analysis to forecast the cryptocurrency market. Včenì zapiski unìversitetu "KROK", 4(64), 28–35. https://doi.org/10.31732/2663-2209-2021-64-28-35

Plevris, V., Solorzano, G., Bakas, N., Ben Seghier, M. (2022). Investigation of performance metrics in regression analysis and machine learning-based prediction models. ECCOMAS Congress 2022, 5, 9 June 2022. Oslo. https://doi.org/10.23967/eccomas.2022.155

Pronchakov, Y., Bugaienko, O. (2019). Methods of forecasting the prices of cryptocurrency on the financial markets. Technology Transfer: Innovative Solutions In Social Sciences and Humanities, 13–16. https://doi.org/10.21303/2613-5647.2019.00927

Sherstinsky, A. (2020). Fundamentals of Recurrent Neural Network (RNN) and Long Short-Term Memory (LSTM) network. Physica D: Nonlinear Phenomena, 404, 132306. https://doi.org/10.1016/j.physd.2019.132306

Sivaramakrishnan, S., Fernandez, T. R., Babukarthikm R. G., Premalatha, S. (2021). 4 forecasting time series data using ARIMA and Facebook Prophet models. In Big Data Management in Sensing: Applications in AI and IoT, 47–60. River Publishers. Retrieved from http://ieeexplore.ieee.org/document/9606779

Taylor, S. J., Letham, B. (2017). Forecasting at scale. PeerJ Preprints, 5, e3190v2. https://doi.org/10.7287/peerj.preprints.3190v2

Vasselin, H., Bertrand, J. (2021). Is Facebook Prophet suited for doing good predictions in a real-world project? Artefact. Retrieved from https://www.artefact.com/blog/is-facebook-prophet-suited-for-doing-good-predictions-in-a-real-world-project/

Verkhovna Rada of Ukraine (2023). The Draft Law of Ukraine on Amendments to the Tax Code of Ukraine and Other Legislative Acts of Ukraine Concerning the Regulation of Virtual Asset Turnover in Ukraine No. 10225-1 dated 17.11.2023 (In Ukrainian). Retrieved from https://itd.rada.gov.ua/billInfo/Bills/Card/43232

Verkhovna Rada of Ukraine (2024). Law of Ukraine "On Virtual Assets" No 2074-IX Edition of 01.01.2024 (did not enter into force) (In Ukrainian). Retrieved from https://zakon.rada.gov.ua/laws/show/2074-20

Whittle, P. (1953). Estimation and information in stationary time series. Arkiv för Matematik, 2, 423–434. https://doi.org/10.1007/BF02590998

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.
Подати статтю