Сучасні методи прогнозування волатильності ринків криптовалют

Abstract

У дослідженні проведено порівняльний аналіз методів прогнозування волатильності ринків криптовалют з використанням традиційних статистичних підходів та сучасних алгоритмів машинного навчання. Отримані результати підтверджують переваги інтеграції класичних методів із алгоритмами машинного навчання, що дозволяють більш точно оцінювати ризики та оптимізувати торгові стратегії в умовах високої волатильності криптовалютних ринків. Визначену волатильність можна використовувати разом із Reinforcement Learning (RL) для оптимізації торгових стратегій, що дозволяє агенту навчатися приймати рішення в середовищі для максимізації кумулятивної винагороди. Використання RL в торгівлі криптовалютою є перспективним напрямком, але вимагає обережного підходу та ретельного тестування стратегій перед їх застосуванням в реальній торгівлі. Наукова новизна полягає в комплексному підході до прогнозування волатильності ринків криптовалют, що поєднує класичні статистичні методи з сучасними алгоритмами машинного навчання. Встановлено переваги ансамблевих методів машинного навчання для аналізу волатильності криптовалют. Запропоновано інтеграцію навчання з підкріпленням (RL) для оптимізації торгових стратегій на основі прогнозованої волатильності, що є новим підходом до автоматизації торгівлі криптовалютами. The study conducted a comparative analysis of cryptocurrency market volatility prediction methods using traditional statistical approaches and modern machine learning algorithms. The results confirm the advantages of integrating classical methods with machine learning algorithms, which allow for more accurate risk assessment and optimization of trading strategies in the highly volatile cryptocurrency markets. The determined volatility can be used in conjunction with Reinforcement Learning (RL) to optimize trading strategies, allowing an agent to learn to make decisions in an environment to maximize cumulative reward. The use of RL in cryptocurrency trading is a promising direction but requires a cautious approach and thorough testing of strategies before their application in real trading. The scientific novelty lies in a comprehensive approach to forecasting cryptocurrency market volatility, combining classical statistical methods with modern machine learning algorithms. The advantages of ensemble machine learning methods for analyzing cryptocurrency volatility have been established. The integration of Reinforcement Learning (RL) for optimizing trading strategies based on predicted volatility is proposed, representing a new approach to cryptocurrency trading automation.