(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2020) Мороз, Володимир В.; Хелвіг, Д.; Мороз, Дмитро В.; Жуков, Павло П.
Досліджується застосування нейромережевих моделей для задачі прогнозування цін на криптовалюти. На відміну від класичних статистичних методів аналізу фінансових і економічних рядів, в основі яких є багатовимірний лінійний регресійний аналіз, пропонується модель з пам'яттю та адаптивна поліноміальна модель. Апробація моделей проводиться на даних криптовалютних ринків завдяки їх високій волатильності та низькій кореляції з традиційними активами. Для прогнозування застосовуються GMDH та LSTM нейронні мережі. Доведена перевага поліноміальної регресійної моделі GMDH за критерієм швидкість-точність прогнозування.
