COMPARISON OF NEURAL NETWORK MODELS FOR PREDICTION CRYPTOCURRENCY PRICE VOLATILITY IN TRADING PAIRS

Аңдатпа

Қаржы нарықтарының цифрландырылуының артуы және Web3 сауда жұптарының көбеюі активтер саудасына елеулі әсер етіп, баға құбылмалылығын болжауда жаңа қиындықтар туғызуда. Дәстүрлі тәуекелдерді басқару стратегиялары криптовалюта нарықтарының болжанбайтын табиғатына бейімделе алмай жатады. Бұл зерттеу криптовалюта сауда жұптарында баға құбылмалылығын болжау үшін озық машиналық оқыту модельдерін қолдануды қарастырады. Біз Temporal Fusion Transformer (TFT), Temporal Convolutional Network (TCN), XGBoost, Random Forest және CNN-LSTM гибридті модельдерінің тиімділігін салыстырамыз. Зерттеу нәтижелері TFT және CNN-LSTM гибридті модельдерінің күрделі нарықтық динамиканы түсінуде дәстүрлі рекуррентті нейрондық желілерден басым түсетінін көрсетеді, бұл криптовалютаның жоғары жиілікті саудасында тәуекелдерді басқару стратегияларын жақсартуға көмектеседі.