Academic Journal
Forecasting short-term data for the crypto market
| Τίτλος: | Forecasting short-term data for the crypto market |
|---|---|
| Πηγή: | Adaptive systems of automatic control; Vol. 1 No. 42 (2023): Adaptive Systems of Automatic Control; 141-152 Адаптивные системы автоматического управления; Том 1 № 42 (2023): Адаптивні системи автоматичного управління; 141-152 Адаптивні системи автоматичного управління; Том 1 № 42 (2023): Адаптивні системи автоматичного управління; 141-152 |
| Στοιχεία εκδότη: | КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2023. |
| Έτος έκδοσης: | 2023 |
| Θεματικοί όροι: | прогнозування ціни, trend forecasting, trend forecasting accuracy, MAPE, price forecasting, Additive Damped Trend Method, cryptocurrencies, exponential smoothing, Simple Exponential Smoothing, Holt's Linear Method, RMSE, crypto exchanges, точність прогнозування тренду, експоненційне згладжування, криптовалюти, прогнозування тренду, криптобіржі |
| Περιγραφή: | The development of cryptocurrencies and crypto-exchanges contributes to the development of various information technologies necessary for the creation of tools for analysis and trading, as well as for the automation of business processes. Analysis tools allow you to research the market, identify its trends, and track price changes. The functionality of analysis tools allows you to build price charts, perform technical analysis, create indicators and receive other results of cryptocurrency data analysis. Analysis and trading tools allow users to work efficiently on crypto exchanges and provide them with the opportunity to profit from cryptocurrency trading with lower risks. For effective trading, it is important to constantly monitor the cryptocurrency rate and quickly make a decision to sell or buy it. One of the main approaches to trading is based on the use of a highfrequency trading algorithm. Such an algorithm makes a forecast several seconds ahead and uses the results of the forecast to quickly open or close positions. A high speed of execution of operations can be achieved under the conditions of automation of the transaction process. The use of exponential smoothing methods for short-term price forecasting on crypto exchanges is considered. Three methods were used to evaluate the cryptocurrency price forecast: trend prediction accuracy, RMSE, and MAPE. The research was conducted on the data of the crypto exchange Binance for the symbol BTCUSDT. Exponential smoothing methods are tested on different ranges of window size and coefficient data. A comparison of statistical data of short-term price forecasting on the crypto exchange obtained using each of the three methods was made. According to the results of the research, it was established that the price forecast by the method of simple exponential smoothing gives the best result, compared to other researched methods for the selected period of time. Ref. 9, pic. 13, tabl. 1 Розвиток криптовалют та криптобірж викликає необхідність розроблення різноманітних інформаційних технологій, необхідних для створення інструментарію аналізу, торгівлі, а також для автоматизації інших бізнес-процесів уфінансових установах. Інструменти аналізу дозволяють досліджувати ринок, виявляти його тренди, відстежувати динаміку цін. Функціонал засобів аналізу дозволяє будувати графіки динаміки цін, здійснювати технічний аналіз, створювати індикатори та отримувати інші результати аналізу даних криптовалютного ринку. Інструментарії аналізу та торгівлі дозволяють користувачам ефективно працювати на криптобіржах та забезпечують їм можливість отримати прибуток від торгівлі криптовалютами з меншими ризиками. Для ефективної торгівлі важливо постійно відстежувати курс криптовалюти та швидко приймати рішення щодо її продажу або купівлі. Один з основних підходів до торгівлі заснований на використанні алгоритму високочастотної торгівлі. Такий алгоритм здійснює прогноз на декілька секунд уперед та використовує результати прогнозу для швидкого відкриття або закриття позицій. Високої швидкості виконання операцій можна досягнути за умов автоматизації процесу здійснення транзакцій. Розглянуто застосування методів експоненційного згладжування для короткочасного прогнозування ціни на криптобіржах. Для оцінки прогнозу ціни на криптовалюту було використано три методи: точність прогнозування тренду, RMSE та MAPE. Дослідження проведені на даних криптобіржі Binance для символу BTCUSDT. Методи експоненційного згладжування перевірені на різних діапазонах даних розміру вікна та коефіцієнту. Здійснено порівняння статистичних даних короткочасногопрогнозування ціни на криптобіржі, отриманих застосуванням кожного з трьох методів. За результатами дослідження встановлено, що прогноз ціни методом простого експоненційного згладжування дає найкращий результат порівняно з іншими досліджуваними методами для обраного проміжку часу. Бібл. 9, іл. 13, табл. 1 |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Περιγραφή αρχείου: | application/pdf |
| Γλώσσα: | Ukrainian |
| ISSN: | 1560-8956 2522-9575 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://asac.kpi.ua/article/view/279107 |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.scientific.p..3aabcee5b939c678ed9d0db7e84c99e9 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
καταχωρήστε σχόλιο πρώτοι!