Аналіз методів оцінки динаміки розвитку криптовалютного ринку

Автори

Відомості

Полянський В. О.

доктор філософії, викладач

Харківський національний економічний університет ім. С.Кузнеця

vladyslav.polianskyi@hneu.net

Самофалов Р. В.

здобувач першого (бакалаврського) рівня вищої світи

Харківський національний економічний університет ім. С.Кузнеця

samofalov2303@gmail.com

Анотація. У даній роботі розглянуто сучасні методи аналізу та оцінки динаміки розвитку криптовалютного ринку. Проведено порівняльний аналіз традиційних методів технічного та фундаментального аналізу з сучасними підходами Data Science. Визначено, що методи машинного навчання, аналізу великих даних, мережевого аналізу та аналізу настроїв забезпечують більш точні результати при прогнозуванні поведінки криптовалютного ринку. Окрему увагу приділено практичним аспектам застосування методів Data Science для аналізу факторів впливу на волатильність криптовалют та формування ефективних інвестиційних стратегій. Обґрунтовано переваги комплексного підходу, що поєднує різні методи аналізу для отримання найбільш достовірних прогнозів у короткостроковій та довгостроковій перспективі.

Криптовалютний ринок за останнє десятиліття перетворився з нішевого експерименту на глобальний фінансовий феномен із капіталізацією в сотні мільярдів доларів. Висока волатильність, відсутність централізованого регулювання та складна динаміка цього ринку створюють унікальні виклики для аналітиків та інвесторів [1]. Традиційні методи фінансового аналізу часто демонструють обмежену ефективність при роботі з криптоактивами, що зумовлює необхідність пошуку та впровадження нових методологічних підходів.

Мета дослідження полягає у систематизації та критичному аналізі методів оцінки динаміки розвитку криптовалютного ринку з особливою увагою до можливостей, які надають технології Data Science.

Традиційні методи аналізу криптовалютного ринку:

1. Технічний аналіз Технічний аналіз базується на вивченні цінових графіків та використанні різноманітних індикаторів для прогнозування майбутніх цінових рухів. До найпоширеніших інструментів відносяться:

• індекс відносної сили (RSI);
• конвергенція/дивергенція ковзних середніх (MACD);
• смуги Боллінджера;
• Фібоначчі рівні. Згідно з дослідженнями Кім та ін. [2], технічний аналіз може демонструвати задовільні результати на традиційних фінансових ринках, проте його ефективність на криптовалютному ринку обмежена через надзвичайну волатильність та нелінійність цінової динаміки. Основним недоліком технічного аналізу є його зосередженість виключно на історичних цінових даних без урахування фундаментальних факторів та зовнішніх впливів [3].

2. Фундаментальний аналіз Фундаментальний аналіз криптовалют передбачає оцінку внутрішньої вартості активів через дослідження:

• мережевих метрик (кількість активних адрес, обсяг транзакцій);
• активності розробників;
• рівня адаптації та практичного застосування;
• регуляторного середовища. Тайхутту та Добберстейн [4] відзначають, що фундаментальний аналіз криптовалют стикається з проблемою оцінки нематеріальних активів та відсутністю стандартизованих метрик. Крім того, традиційні методи фундаментального аналізу, розроблені для фондових ринків, не завжди адекватно враховують специфіку блокчейн-технологій та криптоекономіки. Методи Data Science у аналізі криптовалютного ринку

1. Машинне навчання та глибинні нейронні мережі Алгоритми машинного навчання продемонстрували значний потенціал у прогнозуванні динаміки криптовалютного ринку. Дослідження Цзянь та ін. [5] показало, що моделі глибинного навчання, зокрема рекурентні нейронні мережі (RNN) та довга короткочасна пам’ять (LSTM), можуть виявляти складні нелінійні залежності в даних та забезпечувати вищу точність прогнозів порівняно з традиційними статистичними методами. Переваги застосування нейронних мереж:

• здатність обробляти великі масиви гетерогенних даних;
• виявлення прихованих закономірностей;
• адаптивність до мінливих ринкових умов;
• можливість інтеграції різнорідних джерел інформації. За даними Мельничук та ін. [6], комбіновані моделі, що поєднують різні алгоритми машинного навчання, демонструють підвищення точності прогнозів на 15-20% порівняно з окремими моделями.

2. Аналіз настроїв та обробка природної мови Методи обробки природної мови (NLP) дозволяють аналізувати настрої учасників ринку через моніторинг соціальних медіа, новинних джерел та форумів. Дослідження Абрахам та ін. [7] виявило значну кореляцію між настроями користувачів Twitter та динамікою цін на Bitcoin та Ethereum. Системи аналізу настроїв включають:

• класифікацію повідомлень за тональністю (позитивні, негативні, нейтральні);
• виявлення ключових тем та трендів;
• оцінку рівня страху та жадібності на ринку;
• аналіз реакцій на регуляторні новини та технологічні оновлення. Поєднання аналізу настроїв з ціновими даними дозволяє створювати більш точні прогностичні моделі. Згідно з дослідженням Вонг та Стейн [8], додавання даних про настрої до моделей прогнозування підвищує їх точність в середньому на 12%.

3. Мережевий аналіз блокчейн-даних Унікальною особливістю криптовалютного ринку є доступність повної історії транзакцій у публічному блокчейні. Мережевий аналіз цих даних дозволяє:

• відстежувати переміщення великих обсягів коштів (“китів”);
• виявляти ринкові маніпуляції;
• аналізувати формування кластерів адрес та їх взаємодію;
• оцінювати рівень децентралізації мережі. Дослідження Кондор та ін. [9] показало, що метрики мережевого аналізу, такі як індекс активних адрес та концентрація власності, мають високу прогностичну цінність щодо майбутніх цінових рухів.

4. Великі дані та інтеграція різнорідних джерел інформації Одним з ключових переваг методів Data Science є можливість інтегрувати та аналізувати різнорідні дані:

• історичні цінові дані з різних бірж;
• дані блокчейн-мереж;
• макроекономічні показники;
• регуляторні новини;
• аналіз соціальних медіа;
• дані про обсяги торгів та ліквідність.

Інтеграція цих джерел дозволяє створювати комплексні моделі, що враховують різні аспекти ринкової динаміки. За даними Гарсія та Швейцер [10], моделі, що використовують комбіновані джерела даних, демонструють підвищення точності прогнозів на 25-30% порівняно з моделями, що базуються на одному типі даних.

5. Порівняльний аналіз ефективності методів Проведений порівняльний аналіз різних методів оцінки динаміки криптовалютного ринку свідчить про суттєві переваги методів Data Science. Відповідно до досліджень Лоніє та ін. [11], прогнозні моделі на основі машинного навчання демонструють на 30-40% вищу точність порівняно з традиційними методами технічного аналізу. Важливо відзначити, що найкращі результати досягаються при використанні комплексного підходу, що поєднує елементи різних методів аналізу. Так, згідно з дослідженням Чен та Лай [12], гібридні моделі, що інтегрують технічний аналіз, фундаментальні показники та методи машинного навчання, забезпечують оптимальний баланс між точністю та інтерпретованістю прогнозів.

Висновок. Аналіз методів оцінки динаміки розвитку криптовалютного ринку свідчить про значні переваги підходів Data Science порівняно з традиційними методами аналізу. Технології машинного навчання, аналізу настроїв, мережевого аналізу та інтеграції великих даних дозволяють враховувати складну та нелінійну природу криптовалютного ринку, забезпечуючи більш точні та надійні прогнози.

Водночас, найбільш ефективною стратегією аналізу є комплексний підхід, що поєднує різні методи та джерела даних. Подальші дослідження у цій сфері мають зосередитися на розробці інтегрованих аналітичних платформ, що забезпечуватимуть цілісне розуміння динаміки криптовалютного ринку та формування обґрунтованих інвестиційних стратегій.

Література

1. Narayanan A., Bonneau J., Felten E., Miller A., Goldfeder S. Bitcoin and cryptocurrency technologies: A comprehensive introduction : Princeton University Press. 2016.
2. Kim Y. B., Kim J. G., Kim W., Im J. H., Kim T. H., Kang S. J., Kim C. H. Predicting fluctuations in cryptocurrency transactions based on user comments and replies. PloS one, 11(8), e0161197. 2016.
3. Murphy J. J. Technical analysis of the financial markets: A comprehensive guide to trading methods and applications. New York Institute of Finance. 2022.
4. Taihutu J., Dobberstein M. Fundamentals of cryptocurrency valuation: A quantitative approach. Journal of Digital Economy. 2021. № 5(3). Р. 245–267.
5. Jian Z., Dao L., Zhang A. Deep learning methods for cryptocurrency price prediction. IEEE Access, 8, 95532-95541. 2020.
6. Мельничук І., Петренко В., Ковальчук О. Порівняння ефективності методів машинного навчання у прогнозуванні криптовалютного ринку. Інформаційні технології та економічна безпека. 2023. № 2(35). С. 78–92.
7. Abraham J., Higdon D., Nelson J., Ibarra J. Cryptocurrency price prediction using tweet volumes and sentiment analysis. SMU Data Science Review, (2018). № 1(3). Р. 1–22.
8. Wong F., Stein Z. Sentiment analysis improves cryptocurrency return predictions. Journal of Financial Data Science. 2021. № 3(2). Р. 88–106.
9. Kondor D., Pósfai M., Csabai I., Vattay G. Do the rich get richer? An empirical analysis of the Bitcoin transaction network. PloS one. 2014. № 9(2). e86197.
10. García D., Schweitzer F. Social signals and algorithmic trading of Bitcoin. Royal Society Open Science. 2022. № 9(1). 211488.
11. Lanier C., Bermejo P., Santos M. Comparative analysis of traditional methods and machine learning approaches for cryptocurrency market prediction. Journal of Risk and Financial Management. 2022. № 15(3). Р. 128.
12. Chen J., Lai K. Hybrid models for cryptocurrency market analysis: Integrating technical indicators with machine learning methods. International Journal of Financial Studies. 2023. № 11(2). Р. 45.