Національний банк України опублікував черговий випуск наукового журналу Visnyk of the National Bank of Ukraine. У ньому розкриваються такі теми, як чинники корпоративного кредитування, а також прогнозування цін на енергоносії, метали та криптовалюту.
Окрема стаття Юрія Клебана та Тетяни Стасюк з Національного університету «Острозька академія» присвячена вивченню проблеми моделювання цінової динаміки криптовалют. За інформацією НБУ, експерти використали дані популярної в Україні криптобіржі Binance для прогнозування ціни біткоїна, Ethereum, Ripple (XRP) та Dogecoin (DOGE).
Згідно з документом, значна волатильність цін на криптоактиви зумовлює необхідність розробки та ефективного використання моделей для прогнозування.
У своєму дослідженні експерти задіяли методи машинного навчання та дані Binance в період з 6 липня 2020 року по 1 квітня 2023 року. Вони дійшли висновку, що нейронна мережа з довготривалою пам’яттю (LSTM) показала значно кращі результати прогнозування за критеріями RMSE, MAE та MAPE порівняно з «наївною моделлю» (Naive model), традиційною ARIMA моделлю та результатами FB Prophet.
«За результатами дослідження, мережа LSTM продемонструвала найращу точність прогнозування. Незважаючи на складність використання, вона є потужним інструментом для моделювання таких складних явищ, як ціни криптоактивів», — заявили експерти.
На думку авторів статті, ринок криптовалют має багато спільного з традиційними фінансовими активами. Його робота базується на принципі балансу між попитом і пропозицією. Зокрема, коли попит на криптовалюту збільшується, її ціна зазвичай зростає, і навпаки.
На попит і пропозицію, в свою чергу, впливають різні фактори: стабільність на ринку, ціна біткоїна, емісія криптовалют, новини та законодавчі обмеження.
Однак криптовалютний ринок має декілька специфічних особливостей, до яких Юрій Клебан та Тетяна Стасюк віднесли можливість цілодобової торгівлі, децентралізацію (відсутність органу, який контролює і регулює роботу ринку), високу волатильність та алгоритмічну торгівлю.
Крім того, криптоактиви несуть в собі певні ризики, в тому числі пов’язані з волатильністю цін, можливими кібератаками і зломами, а також змінами в законодавстві.
Згідно зі статтею, модель LSTM показала значно меншу похибку і вищу точність у прогнозуванні курсу усіх чотирьох криптовалют у порівнянні з ARIMA, Naïve та Prophet. Зі свого боку, модель Prophet показала найгірші результати, повідомили науковці.
«Моделювання ціни криптовалют — це досить перспективна і все ще недостатньо вивчена область наукових дослідженнь. Математичні моделі для прогнозування цін на криптоактиви є основою для розробки торгових алгоритмів і ботів на їх основі, інструментів управління портфелем. З розвитком методів моделювання і зростанням обчислювальних потужностей точність прогнозування буде покращуватися», — зазначили аналітики.
Нагадаємо, CEO Binance Річард Тенг спрогнозував біткоїн по $80 000 до кінця 2024 року. Також експерти чекають зростання Ethereum вище $6500 завдяки припливу коштів у спотові ETF на базі активу.