ВКР: Анализ и прогноз временных рядов на примере рынка криповалют

Содержание





Future of my peers is my future






2

• Введение

1.1 Основная информация о задаче

Природные системы часто сложны, динамичны и нелинейны, что затрудняет их понимание с использованием линейных статистических подходов. Линейные подходы

• основном основаны на корреляции. Таким образом, они некорректны для динамиче-ских систем, где корреляция может происходить без причинно-следственных связей, а причинно-следственная связь может также возникать в отсутствие корреляции. “Кор-реляция миражей” (знак и величина корреляции меняются со временем) является характерной чертой нелинейных систем, которая возникает в результате зависимостей между ее различными состояниями. В последние десятилетия были разработаны нели-нейные методы, признающие зависимости состояний [9]. Эти нелинейные статистические методы основаны на реконструкции пространства состояний, то есть на встраивании данных временных рядов с запаздыванием по координатам.

На сегодняшний день традиционными подходами к построению биржевых прогнозов считаются технический и фундаментальный анализ [2]. Однако прогнозы, полученные на основе классических методов, зачастую противоречат друг другу и ставят потенци-ального инвестора в тупик. Кроме того, кризисные ситуации, возникающие в последнее время на различных финансовых рынках по всему миру, свидетельствуют об отсутствии эффективных методов управления фондовым рынком.

наши дни, финансовый мир развивается настолько быстро и решительно, что порой дает фору IT сектору. Мир финансов становится сложнее, шире и непредсказуемее. По-являются новые процессы, реализуются новые проекты: к одной из последних инноваций относится криптовалюта - это вид валюты в цифровой или виртуальной форме. Для защиты транзакций в криптовалюте используется передовые методы криптографии. Ключевой особенностью технологии является то, что не существует центрального органа по выпуску или регулированию криптовалют. Для записи транзакций и выпуска