ОГЛЯД АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ ТА ЇХ ЗАСТОСУВАННЯ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ ЦІН КУПІВЛІ КРИПТОВАЛЮТИ

Анотація

У даній роботі надається вичерпний огляд сучасних алгоритмів машинного навчання та їхній застосування в контексті прогнозування цін на купівлю криптовалюти. Криптовалютний ринок є особливо цікавим для інвесторів через свою високу волатильність, яка, з одного боку, створює можливості для прибуткових операцій, а з іншого – вимагає точних прогнозів для визначення вигідних моментів покупки та продажу. Важливо враховувати, що аналіз цінових тенденцій та прогнозування майбутніх змін в умовах такої високої ринкової нестабільності стає справжнім викликом для торговців та інвесторів. Алгоритми машинного навчання є потужним інструментом у руках фахівців, які прагнуть зробити точні та обґрунтовані прогнози. Що стосується прикладів застосування алгоритмів машинного навчання, вони розглядаються в різних предметних галузях. Серед різноманітних алгоритмів, ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) видається особливо ефективним для аналізу часових рядів цін на криптовалюту. ARIMA є статистичною моделлю, яка поєднує авторегресію, інтеграцію та ковзне середнє. Цей підхід особливо корисний для прогнозування цінових тенденцій, оскільки враховує попередні значення цін та їх зміни в часі. У той же час, регресійні моделі, наприклад, лінійна регресія чи нейронні мережі, дозволяють прогнозувати конкретні значення цін на певний часовий період. У той же час, регресійні моделі, які використовуються для прогнозування конкретних значень, такі як лінійна регресія чи нейронні мережі, можуть забезпечити більш деталізовані прогнози цін на певний часовий період. Нейронні мережі, зокрема, можуть автоматично виявляти складні патерни в даних та адаптуватися до змін в ринкових умовах. Зазначимо, що використання ARIMA та інших алгоритмів машинного навчання в аналізі криптовалютного ринку є важливим кроком у напрямку розуміння й прогнозування динаміки цін, що, в свою чергу, сприяє ефективному управлінню портфелем та прийняттю обґрунтованих рішень в умовах фінансової нестабільності.