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. 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.