Криптовалюты прогноз: «Бычий рынок еще не начинался». В BTC.TOP дали прогноз по биткоину :: РБК.Крипто — conspi.ru — Конспирология

Содержание

«Бычий рынок еще не начинался». В BTC.TOP дали прогноз по биткоину :: РБК.Крипто

В компании ссылаются на статистику, согласно которой прогнозируемая стоимость главной криптовалюты в новом цикле роста превысит $400 тыс.

В майнинговой компании BTC.

TOP уверены, что настоящий бычий рынок криптовалют еще не начинался. К такому выводу в компании пришли на основе сравнения прошедших бычьих циклов роста, которые были отмечены в 2011, 2013 и 2017 годах.

BTC.TOP считает, что весенний рост, когда биткоин на пике стоил почти $65 тыс., — это нулевая ступень будущего бычьего рынка. Согласно графику, опубликованному BTC.TOP, стоимость биткоина в рамках этого цикла должна превысить отметку $400 тыс.

Фото: BTC.TOP

Также представители компании сослались на статистику Google Trends, которая показывает, что каждый бычий рынок сопровождается многократным ростом интереса пользователей к биткоину. В BTC.TOP отмечают, что пока этот показатель не достиг отметки, на которой завершился последний цикл роста в 2017 году.

Фото: BTC.TOP

«Статистика Google Trends показывает, что текущий объем поиска ниже, чем 3-й бычий рост в 2017 году. Это говорит о том, что большое количество мелких и индивидуальных инвесторов еще не вышли на рынок, считая отметку в $64,3 тыс. локальным пиком», — сказано в отчете BTC.TOP.

В середине апреля текущего года стоимость биткоина достигала исторического максимума на отметке $64,3 тыс. После этого котировки перешли к снижению. Цена главной криптовалюты 22 июня впервые с января опускалась до $28,8 тыс.

В июне BTC.TOP стала одной из первых компаний, которая отключила оборудование для добычи криптовалют на территории Китая и начала перевозить его в другие страны. Такое решение компания приняла в связи с ужесточением регулирования криптовалют на территории КНР и запретом майнинга в четырех китайских провинциях.

— «Ситуация уникальна». Почему сейчас лучшее время для майнинга криптовалют

— «Летом биткоин не вернется к росту». Когда криптовалюта обновит максимум

— Как самостоятельно анализировать крипторынок. Инструкция для новичков

Больше новостей о криптовалютах вы найдете в нашем телеграм-канале РБК-Крипто.

Автор

Алексей Корнеев

$100 тыс.

, $200 тыс. или $500 тыс. Чего ожидать от биткоина в 2022 году :: РБК.Крипто

Почему аналитики ждут роста первой криптовалюты именно в первой половине следующего года и по какой причине участники рынка сохраняют позитивный настрой

Трейдер Николас Мертен считает, что следующие несколько месяцев биткоин будет находиться в «боковике», а в марте следующего года вернется к активному росту и подорожает до $100 тыс.

В самом оптимистичном сценарии цена первой криптовалюты может вырасти до $200 тыс., отметил Мертен.

В ноябре автор модели Stock-to-Flow (S2F) и аналитик под псевдонимом PlanB допустил, что курс биткоина может превысить $500 тыс. в начале следующего года. Эксперт утверждает, что первая криптовалюта находится где-то посередине текущего «бычьего» тренда и пик роста может быть намного выше ожидаемых прогнозов.

Эксперты «РБК-Крипто» оценили прогнозы аналитиков и объяснили перспективы биткоина в следующем году.

Высокий риск

Биткоин — это не ценная бумага, и его стоимость зависит не только от технического и фундаментального анализов, но и от множества факторов, которые оказывают значительное влияние на курс, пояснила директор по развитию криптобиржи EXMO Мария Станкевич. По ее словам, несмотря на наличие определенного «бычьего» тренда, попытка спрогнозировать цену биткоина в следующем году — это не более чем гадание на кофейной гуще.

С фундаментальной точки зрения у биткоина есть потенциал, пояснила эксперт. Она добавила, что потенциал криптовалюты подтверждают различные ончейн-данные и крупные покупки биткоина «китами» во время коррекций. Однако Станкевич напомнила, что различные негативные события могут значительно отразиться на котировках крипторынка.

«Китами» называют инвесторов — крупных держателей цифровых активов.

«Одно возможное решение SEC по запрету биткоина или USDT может оказать значительное влияние на курс», — отметила эксперт.

1 декабря председатель Комиссии по ценным бумагам и биржам США (SEC) Гэри Генслер назвал назвал биткоин автономной альтернативой и конкурентом банковской системы США. Ранее Генслер утверждал, что у регулятора нет планов по запрету биткоина и других криптовалют.

Потенциал сохраняется

Все прогнозы в отношении криптовалют стоит воспринимать с высокой долей скепсиса, утверждает директор сервиса по обмену криптовалюты Alfacash Никита Сошников. Он согласился с Николасом Мертеном в том, что биткоин вернется к фазе активного роста после периода бокового движения, поскольку криптовалюта сохраняет потенциал для движения вверх.

«В пользу этого сценария говорит непрекращающийся рост доли ходлеров — инвесторов, предпочитающих хранить биткоины в долгосрок на своих личных кошельках. Это оказывает определенное стимулирующее воздействие на курс биткоина», — отметил эксперт.

Сошников выразил сомнения относительно возможности подорожания биткоина до $200 тыс. в следующем году. Для этого монете необходимо увеличить свою стоимость в четыре раза, однако по его мнению для такого роста стимулов пока недостаточно. Триггером для более чем четырехркратного роста в 2022 году может стать запуск первого в США спотового биткоин-ETF, отметил Сошников.

«Мы увидим $200 тыс., но не в ближайшие месяцы. Мой прогноз — это середина 2023 года», — добавил эксперт.

Рынок на позитиве

Текущее боковое движение на крипторынке не вызывает каких-то серьезных опасений у криптоинвесторов, считает сооснователь Crypterium Владимир Горбунов. По его словам, это указывает на то, что большинство участников рынка находятся в позитивном расположении.

«Если бы меня лично спросили, верю ли я в то, что биткоин будет стоить $500 тыс. через несколько лет, не фиксируясь на том, через сколько конкретно лет, я бы сказал, что однозначно да», — отметил эксперт.

По прогнозу Горбунова, первый квартал следующего года на крипторынке будет позитивным, поскольку пока для роста негатива нет никаких факторов. В рынок заходят новые участники, объемы торгов растут, а в индустрии появляются перспективные проекты, утверждает эксперт. После периода активного роста в начале 2022 года на рынке цифровых активов с большой вероятностью наступит коррекция, которая продлится примерно до осени, спрогнозировал Горбунов.

— Перспективные токены на начало 2022 года. 5 монет от аналитика

— Как заработать на листинге токенов крупными биржами. Подробная инструкция

— Развороты, «киты» и «боковик». Когда начнется коррекция крипторынка

Больше новостей о криптовалютах вы найдете в нашем телеграм-канале РБК-Крипто.

Автор

Алексей Корнеев

Эксперт дал прогноз по курсу биткоина и Ethereum до конца недели

МОСКВА, 4 окт — ПРАЙМ. Биткоин до конца недели может достичь отметки 52 тысячи долларов, а Ethereum подняться до 4 тысяч долларов – рекордных уровней с начала сентября, заявил РИА Новости ведущий стратег инвестиционной компании Exante Янис Кивкулис.

Сноуден раскрыл главную причину роста цены биткоина

«Рынок настроен по-бычьи. Октябрь в целом имеет лучшую репутацию для рынков, чем сентябрь. Поэтому если не произойдёт новых внешних катаклизмов, крипторынок продолжит наращивать капитализацию. Впереди — два психологических рубежа. Первый рубеж — это рекорды начала сентября: общая капитализация — 2,3 триллиона долларов, биткоин — 52 тысячи долларов, Ethereum — 4 тысячи долларов», — говорит он.

«Возврат к этим уровням вполне может произойти уже на этой неделе или, по крайней мере, в этом месяце», — добавляет он.

Второй рубеж для роста рынка криптовалют — это весенние рекорды: общая капитализация может достичь 2,5 триллиона долларов, биткоин – 64 тысячи долларов, Ethereum — выше 4,2 тысячи долларов, отмечает эксперт.

«Их повторить не так просто, как сентябрьские, но от них нас отделяют порядка 20%, что для крипторынка не так уж много. Не исключено, что они будут достигнуты и даже заметно превышены в декабре, на который SEC (комиссия по ценным бумагам и биржам США – ред.) отложила рассмотрение ряда заявок на биткоин-ETF. Одобрение такого фонда — вопрос времени, и такое решение может запустить новое ралли», — добавляет Кивкулис.

На крупнейшей по объему торгов криптовалютами бирже Binance биткоин по состоянию на 17.54 мск понедельника снижался в цене на 1,09% — до 47,402 тысячи долларов, Ethereum – на 3,4%, — до 3,306 тысячи долларов.

Материал взят из открытых источников. Мнения упомянутых в нем экспертов могут не совпадать с позицией редакции. «Прайм» не дает инвестиционных советов, материал опубликован в ознакомительных целях. Криптовалюта — рисковый актив, вложения в нее могут привести к убыткам.

Стоит ли в 2021 году вкладывать деньги в криптовалюту: прогноз Investing.com Россия

В отличие от традиционных активов, криптовалюта может прибавлять за сутки десятки процентов, что способствует быстрому обогащению. Но безопасно ли вкладываться после резких откатов? Об этом рассказывает руководитель Investing.com Россия Анастасия Кошелева.

Как показывают результаты исследования, проведенного Investing.

com в мае 2021 года, сейчас криптовалюта представляет для инвесторов больший интерес, чем акции, традиционная валюта, сырьевые товары и индексы. Для сравнения, в 2020 году она занимала последнее место в пятерке инструментов.

При этом традиционная валюта (доллар, евро и другие) представляет для инвесторов все меньше интереса, так как не дает возможности резкого скачка стоимости и сильно подвержена влиянию многих факторов: геополитических, экономических, цен на нефть. Кроме того, в последнее время ходит много слухов о нестабильности доллара и возможной потере им лидирующих позиций, — есть ли предпосылки к этому — это вопрос теоретический, однако вряд ли это произойдет в реальности в ближайшее время.

Интерес к виртуальной валюте в России и мире объясняется несколькими причинами:

высокий потенциал для роста, который дает возможность существенного увеличения своих вложений;
снижение доверия к доллару;
увеличение числа «неквалов» на фондовом рынке;
криптобум, привлекший внимание большого количества новых инвесторов.

Многих инвесторов, конечно, привлек небывалый рост криптовалюты в первой половине 2021 года, когда биткоин побил сразу несколько своих исторических максимумов — стоимость одного биткоина в марте этого года достигла рекордной на данный момент отметки — $64,3 тысячи за штуку. Правда, в мае случился откат и суммарная капитализация рынка обрушилась более чем на $1,2 триллиона, в частности, биткоин упал до $34 тысячи за штуку. В подобной ситуации перед многими неквалифицированными инвесторами, которые уже находятся на рынке или же только планируют на него выйти, встает вопрос — стоит ли инвестировать в криптовалюту? Мы видим предпосылки к ее восстановлению и дальнейшему росту, разберем их подробнее.

Для инвесторов, которые только заходят на рынок, наибольший потенциал скрыт не в биткоине, а в других видах криптовалюты.

Сейчас в топ-3 крипты с точки зрения рыночной капитализации входят биткоин ($686,38B), эфириум ($328,99B) и тетер ($62,30B), до этого на третьем месте долгое время был Binance coin. Стоимость последних в разы меньше, чем стоимость биткоина, что все-таки говорит о том, что потенциал для будущего роста значительно выше.

Кроме того, есть ряд менее «раскрученных» валют, таких как cardano, dogecoin, xrp и прочих, — вход для «неквалов» в разы проще, так как стоимость значительно ниже биткоина, а возможный потенциал для роста выше.

Главным фактором, который может способствовать росту стоимости криптовалюты сейчас, является широта и массовость ее применения. Именно на подобных новостях крипта будет расти.

Позитивный сценарий могут восстановить экологичность майнинга (добычи криптовалюты) и транзакций, осуществляемых с ее помощью. По заявлениям Илона Маска, он готов принимать крипту в качестве оплаты за электромобили Tesla, но только в случае использования возобновляемых ресурсов. Как сделать добычу и транзакции более экологичными — задача, над которой сейчас работает криптосообщество.

Важным шагом на пути развития крипты станет возможное создание биткоин-ETF, которое сейчас обсуждает рынок. Подобный ETF позволит инвестировать в цифровую валюту без ее фактической покупки, что сделает заход новых инвесторов еще проще.

Кроме того, обсуждается создание первого в мире экологичного биткоин-ETF. Биржевой фонд Carbon Neutral Bitcoin Trust «будет компенсировать выбросы вредных веществ за счет покупки и использования углеродных кредитов», — говорится в материале РБК.

Интерес к криптовалюте поддерживают институциональные инвесторы, которые активно делали вложения в биткоин и другие валюты в 2021 году. Чем больше желающих приобрести валюту, тем выше ее стоимость — скачок стоимости биткоина в 2021 году в том числе произошел из-за активного выхода на рынок институционалов.

Одной из самых громких подобных инвестиций была покупка биткоина компанией Tesla на сумму $1,5 миллиарда (с дальнейшей продажей 10%). 92 тысячи биткоинов принадлежат компании MicroStrategy, многие другие непубличные компании и квалифицированные инвесторы также купили биткоин с целью минимизировать влияние высокой инфляции в США и Европе.

Есть все основания полагать, что интерес к криптовалюте со стороны институциональных инвесторов будет только расти, что, в свою очередь, также будет увеличивать ее стоимость. Уже в этом году мы ожидаем полное восстановление и дальнейший рост биткоина до $70 тысяч за штуку.

Важно помнить, что несмотря на все факторы роста, криптовалюта по-прежнему остается высокорискованным вложением, спекулятивным инструментом, это нужно иметь в виду, принимая решение об инвестировании в биткоин и другие валюты.

Также важно помнить о диверсификации портфеля: вложения в крипту должны совершаться в определенном процентном соотношении в сравнении с другими активами и зависеть от выбранной стратегии, но не стоит инвестировать все свои сбережения только в биткоин — это будет не самым рациональным и безопасным решением.

Если вы заметили опечатку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Обвал биткоина и других криптовалют может иметь сразу несколько объяснений

php?showuser=40443″>Lion Fat: Объяснение только одно.
Пузырь имеет свойство лопаться.
А «на чём» он лопается, не имеет никакого значения.

Jannbel: Lion Fat (11:39), и всегда неожиданно

Jannbel: До 6 декабря можно и не думать.

Lion Fat: Jannbel (11:41), Иногда очень даже ожиданно, Ваня.
Повод («на чём») при этом может быть любой.

Lion Fat: Фондовые рынки развернулись очень даже ожидаемо.
Еще до того, как появились события, которые были взяты потом в качестве объяснялки.
То же самое происходит с любой пирамидой и пузырём.

Jannbel: Lion Fat (11:47), ну лерман бразерс конечно рухнул в нужный час?

Lion Fat: Jannbel (12:02), Вань, если отбросить всякие мифы и обратиться к фактам, то можно легко увидеть, что фондовые рынки начали падать ЗА ГОД до того, как Леман подал заявление о банкротстве.
И это не «финансовый кризис» начался с банкротства Леман, а Леман накрылся в результате уже начавшегося кризиса.

Lion Fat: К сентябрю 2008 года СиПи уже был ниже хая на 20%.

Lion Fat: А сам «кризис» начался ровно по той же причине.
Пирамида «вдруг» начала рушиться.
Без каких-либо конкретных «причин».
Просто пузырь дошел до предела надувания.

Lion Fat: Если знать элементарные основы функционирования всей этой конструкции, то ничего иного и ожидать нельзя.
Любая пирамида рушится.
А все эти «рынки» это ничто иное, как строительство пирамид.
Больших и маленьких…
«Настоящая экономика» начинается только тогда, когда эти пирамиды начинают рушиться.

Lion Fat: Биткоин в этом смысле просто идеальный пример.

php?showuser=40443″>Lion Fat: За биткоином нет вообще никакой экономики.
Чистая абстракция, ценник на которую зависит исключительно от сознания участников игры.

Cfnc: Лектор, кули…

Lion Fat: Cfnc (12:40), Здравствуйте, дедуля.
Как ваш крашеный?
Что говорит?
гг))

Cfnc: Lion Fat (12:42), https://youtu.be/_2kMRyUVU40
Лекцию в бухгалтерии автосалона заказывали, грю?)

Lion Fat: Cfnc (14:09), А вы, дедуля, что крашеному говорите?
гг))

Cfnc: Маскируется… Петляет

)

Lion Fat: Cfnc (14:42), Маскируется или петляет, дедуля?
гг))

Jannbel: Lion Fat (12:34), да

php?showuser=140″>Cfnc: Lion Fat (14:51), мутакты, грю

Lion Fat: Cfnc (15:37), А крашеный?
)))

Jannbel: Сын Ишаева кончился , эпоха свободы на ДВ как кончилась с его смертью…

Sandman1977: Эта двойная вершина если то светит нам десятка по битку или что они хотят сказать?

Jannbel: Sandman1977 (17:45), сольют биток в канализацию… при высоких ставках криптомания опастна .

Lion Fat: Криптомания опасна при любых ставках, Ваня.
Причем, никаких высоких ставок не будет, а эта хрень будет слита под плинтус.
Причем, гораздо быстрее, чем росла.

Jannbel: Lion Fat (18:06), ставки катализатор…

Cfnc: 06:53 CB_: Cfnc (01:16), в то время, как в Рютино пандемия тупости и идиотизма, ты распиваешь коктейли по ночным барам!

php?showuser=40443″>Lion Fat: Jannbel (18:10), Никакой он не катализатор, Ваня.
Он вообще ничто.
Только предмет для бла-бла-бла.
Любой современный практикующий инвестор или трейдер скажет, что покуй ему эти ставки.
Ставки из предмета регулирования стоимости заимствований уже давно переродились в тему разводок толпы.

Lion Fat: Для меня это удивительно, но это мало кто понимает вообще.
Мозгов у человеков нет.
90% живут рефлексами.

Cfnc: Sandman1977 (17:45), выглядит пока что так. Давно уже, говорили

Lion Fat: Cfnc (18:17), и не только?
гг))

endm: Lion Fat (08:25), здорова! 🙂

Lion Fat: Когда предмет твоих инвестиций за сутки делает ход 30% от цены, тебе абсолютно насрать поднимет ли ФРС ставку хоть завтра, хоть через год хоть на пол-процента, хоть на 5 процентов!
Это никак не влияет на планируемые доходности.
Как и нулевая ставка, кстати говоря тоже.
Можно просрать все инвестиции даже на дармовые заимствования.
И даже , если за фонды будут приплачивать.
Такие вот настали времена… (с)

Lion Fat: endm (18:18), ))

Lion Fat: Разговоры о ставках это не более, чем инструмент влияния на мозги идиотов.

Big Papa: Lion Fat (18:24), я половину твоих слов не понимаю)

CB_: Big Papa (20:43), Евгений изложил альтернативный взгляд на роль половцев и печенегов в формировании мировоззрения среднестатистического непривитого россиянина

Cfnc: Big Papa (20:43), ты смотрел этот позор с Баварией?)

CB_: Cfnc (22:31), ты кто такой?)

php?showuser=43261″>novenky2020: hikot , что думаешь (если думаешь) о перспективах евро на недельку? Что-то мне этот актив перестал нравится. Как бы не завалился он так капитальненько на новое донышко.

Обвал рынка криптовалюты. Что будет дальше? Прогноз экспертов | Блокчейн24

Цена на биткоин резко упала и это стало самым крупным однодневным убытком с марта прошлого года. Крутое пике первой криптовалюты связано с тем, что Китай накануне принял решение запретить финансовым и платежным учреждениям предоставлять криптовалютные услуги.

Биткоин уже находился под давлением серии твитов от босса Tesla Илона Маска, но новости из Китая добили первую криптовалюту. Биткоин достиг минимума в 30 066 долларов.

Напоним, сегодня Китай ввел новый запрет для финансовых учреждений и платежных компаний на предоставление услуг, непосредственно связанных с транзакциями с криптовалютой, и особо предупредил китайских инвесторов об опасностях, связанных с криптовалютной торговлей. Банки и каналы онлайн-платежей не могут предлагать какие-либо услуги, связанные с криптовалютами, такие как регистрация, клиринг, торговля и расчеты. Более того, учреждения могут не предоставлять криптовалютные продукты, услуги по хранению и залогу криптовалют. Запрет не мешает физическим лицам владеть криптовалютами. Отраслевые органы, стоящие за запретом, Национальная ассоциация интернет-финансов Китая, Китайская банковская ассоциация и Платежная и клиринговая ассоциация Китая, подчеркнули опасность воздействия на личное богатство волатильности криптовалют, сославшись на то, насколько легко манипулировать цифровыми токенами и кажущееся отсутствие основной ценности.

После этого сообщения биткоин упал на 54% с рекордного максимума в 64 895 долларов, достигнутого 14 апреля. Первая криптовалюта также приближается к своему первому ежемесячному снижению с ноября 2018 года.

«Резкое падение цен на биткойн не должно шокировать рынок», — сказал Гэвин Смит, генеральный директор криптоконсорциума Panxora. «Можно ожидать, что любой актив, который вырос на столько, сколько биткойн за последний год, будет иметь откат, поскольку некоторые инвесторы выводят прибыль, как мы сейчас наблюдаем. Хотя зачастую это блестящая инвестиционная возможность, трейдеры должны помнить, что Биткойн все еще является развивающимся активом и продолжит испытывать большие колебания цен».

Падение биткойна нанесло удар по другим крипто-активам: эфир, монета, связанная с сетью блокчейнов Ethereum, упала до 1850 долларов, самого низкого уровня с конца января. В последний раз он упал на 26% до 2497 долларов. С момента достижения рекордного уровня 12 мая эфир упал на 57%.

По данным Coingecko, Dogecoin на основе мемов также упал — почти на 26% до 0,35 доллара.

Акции криптовалютной биржи Coinbase (COIN) упали в среду на 7,4%. Цена акций Coinbase упала почти вдвое по сравнению с пиком, достигнутым в день ее прямого листинга в апреле.

Акции Tesla Inc. (TSLA.O) также упали на 3,8% до $ 555,83.

«Рынки криптовалют в настоящее время обрабатывают каскад новостей, которые подпитывают аргументы в пользу роста цен», — сказал Ульрик Ликке, исполнительный директор крипто-хедж-фонда ARK36.

Однако некоторые криптовалюты предсказывали еще большие убытки, отмечая, что падение ниже 40 000 долларов представляет собой нарушение ключевого технического барьера, который может спровоцировать рост продаж.

«Повсеместное сокращение доли заемных средств» охватило криптовалютные рынки, сказал главный инвестиционный директор Saxo Bank Стин Якобсен, назвав распродажу более глубокой и масштабной, чем предыдущие эпизоды.

Инвесторы также могут выходить из биткойнов в обмен на золото, заявили аналитики JPMorgan со ссылкой на данные о позиционировании, составленные на основе открытого интереса к фьючерсным контрактам на биткойны CME.

Это свидетельствует о «самой крутой и более устойчивой ликвидации» фьючерсов на биткойны с октября прошлого года, заявили они клиентам, добавив, что это указывает на «продолжающееся сокращение со стороны институциональных инвесторов».

Распродажа криптоактивов в то время, когда растут опасения по поводу инфляции, вредит представлению о том, что класс активов является средством защиты от инфляции. Вместо этого набирают популярность более традиционные хеджи: в этом месяце золото выросло почти на 6%.

Facebook снова смягчил правила размещения рекламы криптовалют

Facebook 1 декабря расширил список лицензий для криптовалютных компаний, которые хотят разместить свою рекламу в соцсети. Об этом говорится в корпоративном блоге Meta — материнской организации Facebook. Список лицензий опубликован на сайте компании.

Ранее в заявке на размещение рекламы криптовалюты нужно было указывать одну из трех лицензий, а также информацию о том, торгуется ли компания на бирже, и другие релевантные данные о ее деятельности. Теперь список принимаемых лицензий был расширен до 27. В компании объяснили нововведение тем, что крипторынок стабилизировался, а государственное регулирование усилилось, что помогло установить более четкие обязанности и ожидания для отрасли.

«В дальнейшем мы будем отказываться от использования различных сигналов для подтверждения прав [на размещение рекламы] и вместо этого будем требовать одну из этих 27 лицензий», — говорится в сообщении Meta. В американской корпорации ожидают, что это поможет привлечь больше рекламодателей, включая малый бизнес.

В январе 2018 г. Meta (тогда называвшаяся Facebook) запретила размещать рекламу любых криптовалют, ICO и бинарных опционов на своих площадках, включая Facebook и Instagram. Это правило распространялось в том числе на обмен криптовалюты, ПО и оборудование для ее добычи, а также консультации по инвестициям в криптовалюту. Спустя полгода этот запрет был смягчен — объявления было разрешено публиковать после предварительной модерации. В мае 2019-го Facebook разрешил пользователям публиковать без предварительного согласования объявления, связанные с технологией блокчейна, а также отраслевые новости и информацию о событиях.

В октябре Meta начала тестировать кошелек для криптовалюты Novi, однако вскоре после его запуска сенаторы от Демократической партии США призвали Facebook закрыть проект и заявили, что компании «нельзя доверять управление криптовалютой». 30 ноября о своем уходе из компании до конца 2021 г. объявил глава криптовалютного направления Meta Дэвид Маркус. Причины отставки не раскрывались. Место Маркуса, работавшего в компании 7 лет, займет бывший CEO Upwork Стефан Касриэль.

Прогноз цен на криптовалюту

с использованием модели ARIMA

Эта статья была опубликована в рамках Data Science Blogathon.

Криптовалюты — это цифровые токены, которые в будущем могут легко заменить традиционную валюту. Легкий доступ — причина того, что они так быстро становятся популярными. Почти любой

Технология блокчейн, на которой основано большинство этих токенов, и их децентрализованные системы могут иметь гораздо больше реализаций для создания более безопасных и защищенных организационных сред в будущем.Теоретически это может изменить работу экономики и отраслей и может почти эффективно устранить неэффективность и человеческие ошибки.

Как я уже сказал, мы находимся на пороге чего-то нового и захватывающего, и попадание на первый этаж этого изменения может принести нам и нашим преемникам немыслимую пользу. Но как насчет того, чтобы начать этот захватывающий криптографический материал с какого-нибудь старого доброго анализа данных?

Набор данных

Вы можете найти набор данных, который мы будем использовать здесь: Kaggle: Cryptocurrency

Начнем с EDA.

Анализ разведочных данных

 импортировать панд как pd
импортировать numpy как np
импортировать matplotlib.pyplot как plt
импортировать seaborn как sns
from datetime import datetime, timedelta

предупреждения об импорте
warnings.filterwarnings ('игнорировать')

импортировать matplotlib.dates как mdates
из matplotlib.finance import Candlestick_ohlc

 df = pd.read_csv ('../ input / crypto-markets.csv')
# df.info ()
df.head ()

Открыть Цена монеты на начало торгового дня.

High: Самая высокая цена монеты в торговый день.

Low: Самая низкая цена монеты в торговый день.

Close: Последняя цена монеты перед окончанием торгового дня.

 # Преобразование даты в объект даты
df ['date'] = pd.to_datetime (df ['date'], format = '% Y-% m-% d')

 # Получение фрейма данных, содержащего только данные последней даты для каждой валюты
print («Последние криптографические данные»)
latest_df = df [df ['date'] == max (df ['date'])]
latest_df.голова ()

 print («Количество криптовалют в списке:»)
latest_df ['символ']. nunique ()
> Количество криптовалют в списке: 1461

Старые и новые жетоны

 # даты начала для всех валют
start_df = pd.DataFrame ({'start_date': df.groupby (["name", "ranknow"]) ['date']. min ()}). reset_index ()

# Список самых старых
print («Самые старые криптовалюты»)
start_df.sort_values (['start_date']). head (x)

Старые криптовалюты

 # Список новых
print («Новые криптовалюты»)
start_df.sort_values (['начальная_дата']). tail (x)

Новые криптовалюты

Рейтинг

 latest_df [latest_df ['ranknow'] <= x] . groupby ('ranknow'). Name.unique ()

Рыночная капитализация

Мы можем вычислить это значение, умножив текущую цену токена на общую сумму, обращающуюся на рынке.

 # Построение графика X лучших валют в соответствии с рыночной оценкой
name = latest_df ['имя']. unique ()
валюта = []
marketval = []
x_currencies = имя [: x]
для i, cn в перечислении (x_currencies):
     filter = latest_df [(latest_df ['name'] == str (cn))]
     валюта.добавить (str (cn))
     marketval.append (отфильтровано ['рынок']. значения [0])

f, ax = plt.subplots (figsize = (20, 8))
g = sns.barplot (y = валюта, x = рыночная стоимость, palette = sns.cubehelix_palette (x, reverse = True))
plt.title («Топ-X рынка криптовалют»)
ax.set_xticklabels (ax.get_xticks ())
fig = plt.gcf ()
plt.show ()

Объем

Проще говоря, объем — это количество токена, торгуемого за определенный промежуток времени.

 # Построение графика X лучших валют по объему
latest_df
валюта = []
volume = []
x_currencies = имя [: x]
для i, cn в перечислении (x_currencies):
     filter = latest_df [(latest_df ['name'] == str (cn))]
     валюта. добавить (str (cn))
     volume.append (отфильтровано ['volume']. values [0])
        
f, ax = plt.subplots (figsize = (20, 8))
g = sns.barplot (y = валюта, x = объем, палитра = sns.cubehelix_palette (x, reverse = True))
plt.title («Топ X криптовалют по объему»)
ax.set_xticklabels (ax.get_xticks ())
fig = plt.gcf ()
plt.show ()

Рынок криптовалют, как и фондовый рынок, во многом зависит от настроений трейдера. Покупатели — это те, кто увеличивает цену, а продавцы — те, кто снижает цену.Увеличение цены, но уменьшение объема торгов показывает отсутствие интереса и, таким образом, может привести к потенциальному развороту. Я знаю, что это нелогично, но именно так работают финансовые рынки во всем мире.

В этом следующем разделе мы будем использовать графики свечей, которые являются наиболее популярным типом графиков, используемых трейдерами, наряду с индикаторами, такими как скользящее среднее, чтобы увидеть, можем ли мы отслеживать некоторые изменения объемов, восходящих и нисходящих тенденций на криптовалютном рынке.

Японский подсвечник

Источник изображения: Японские свечи: поиск надежных сигналов

В японской свечной модели есть 2 типа свечей: зеленая и красная.Зеленый цвет означает, что цена выросла за данный промежуток времени, а красный — наоборот. Прямоугольная часть подсвечника — это его корпус. В зеленой свече нижний край — это цена открытия, а верхний — цена закрытия. Два фитиля, выходящие за пределы прямоугольника с обеих сторон, называются тенями, которые обозначают максимальную и минимальную цену для данного таймфрейма.

 # Свечной график для Биткойн
ранг = 1
месяцев = 6

name = df [df.ranknow == rank] .iloc [-1] ['name']
filter_df = df [(df ['ranknow'] == rank) & (df ['date']> (max (df ['date']) - timedelta (days = 30 * months)))]
OHLCfiltered_df = filter_df [['дата', 'открытие', 'максимум', 'минимум', 'закрытие']]
OHLCfiltered_df ['date'] = mdates.date2num (OHLCfiltered_df ['дата']. dt.date)

f, ax = plt.subplots (figsize = (15,11))
ax. xaxis_date ()
Candlestick_ohlc (ax, OHLCfiltered_df.values, width = 0,5, colorup = 'g', colordown = 'r', альфа = 0,75)

plt.xlabel ("Дата")
ax.xaxis.set_major_formatter (mdates.DateFormatter ('% Y-% m-% d'))
plt.gcf (). autofmt_xdate ()
plt.title (название + "цена")
plt.ylabel ("Цена")
plt.show ()

 # Свечной график для Эфириума
ранг = 2
месяцев = 6

name = df [df.ranknow == ранг] .iloc [-1] ['имя']
filter_df = df [(df ['ranknow'] == rank) & (df ['date']> (max (df ['date']) - timedelta (days = 30 * months)))]
OHLCfiltered_df = filter_df [['дата', 'открытие', 'максимум', 'минимум', 'закрытие']]
OHLCfiltered_df ['date'] = mdates.date2num (OHLCfiltered_df ['date']. Dt.date)

f, ax = plt.subplots (figsize = (15,11))
ax.xaxis_date ()
Candlestick_ohlc (ax, OHLCfiltered_df.values, width = 0,5, colorup = 'g', colordown = 'r', альфа = 0,75)

plt.xlabel ("Дата")
топор.xaxis.set_major_formatter (mdates.DateFormatter ('% Y-% m-% d'))
plt.gcf (). autofmt_xdate ()
plt. title (название + "цена")
plt.ylabel ("Цена")
plt.show ()

Скользящее среднее

Мы можем использовать SMA (простую скользящую среднюю), которая является очень популярным индикатором в торговле акциями, для анализа тенденций на рынке.

 # График скользящего среднего для Биткойн
ранг = 1
месяцев = 6
name = df [df.ranknow == rank] .iloc [-1] ['name']
filter_df = df [(df ['ranknow'] == rank) & (df ['date']> (max (df ['date']) - timedelta (days = 30 * months)))]

filter_df.set_index ('дата', inplace = True)

f, ax = plt.subplots (figsize = (15,11))
filter_df.close.plot (label = 'Raw', ax = ax)
filter_df.close.rolling (20) .mean (). plot (label = '20D MA', ax = ax)
filter_df.close.ewm (alpha = 0.03) .mean (). plot (label = 'EWMA ($ \ alpha = .03 $)', ax = ax)

plt.title (название + «цена со скользящими средними»)
plt.legend ()
plt.xlabel ("Дата")
plt.gcf (). autofmt_xdate ()
plt.ylabel ("Закрыть ($)")
plt.show ()

 # График скользящего среднего для Эфириума
ранг = 2
месяцев = 6
name = df [df. ranknow == ранг] .iloc [-1] ['имя']
filter_df = df [(df ['ranknow'] == rank) & (df ['date']> (max (df ['date']) - timedelta (days = 30 * months)))]

filter_df.set_index ('дата', inplace = True)

f, ax = plt.subplots (figsize = (15,11))
filter_df.close.plot (label = 'Raw', ax = ax)
filter_df.close.rolling (20) .mean (). plot (label = '20D MA', ax = ax)
filter_df.close.ewm (alpha = 0.03) .mean (). plot (label = 'EWMA ($ \ alpha = .03 $)', ax = ax)

plt.title (название + «цена со скользящими средними»)
plt.легенда ()
plt.xlabel ("Дата")
plt.gcf (). autofmt_xdate ()
plt.ylabel ("Закрыть ($)")
plt.show ()

Вот несколько хорошо известных фактов об использовании SMA на фондовом рынке:

Скользящая средняя 20 (20MA) используется для краткосрочного анализа.
50-я скользящая средняя (50MA) используется для среднесрочного анализа.
Скользящая средняя 200 (200MA) используется для определения тренда.

При бычьем движении (восходящем тренде) цена акции должна быть выше МА 20 и МА 50 между МА 20 и 200 МА. А при медвежьем беге (нисходящем тренде) — наоборот.

Давайте посмотрим, так ли обстоит дело с двумя нашими ведущими криптовалютами: биткойнами и эфириумом.

 # График скользящей средней для BTC
ранг = 1
месяцев = 10
name = df [df.ranknow == rank] .iloc [-1] ['name']
filter_df = df [(df ['ranknow'] == rank) & (df ['date']> (max (df ['date']) - timedelta (days = 30 * months)))]
filter_df.set_index ('дата', inplace = True)
sma20 = filter_df.close.rolling (20) .mean ()
sma50 = отфильтрованный_df.close.rolling (50) .mean ()
sma200 = filter_df.close.rolling (200) .mean ()
smaplot = pd.DataFrame ({'Raw': filter_df.close, 'SMA 20': sma20, 'SMA 50': sma50, 'SMA 200': sma200})
smaplot.plot (figsize = (9,5), legend = True, title = "Цена биткойнов со скользящими средними")
plt.gcf (). autofmt_xdate ()
plt.show ()

Как вы можете видеть классический восходящий тренд в середине ноября 2017 года. После нескольких пересечений между ценой монеты и 20 SMA мы видим четкий восходящий тренд в 2017 году. Но не так давно мы видим явный разворот тренда в начале января, указывающий на начало медвежьего пробега.

 # График скользящей средней для ETH
ранг = 2
месяцев = 10
name = df [df.ranknow == rank] .iloc [-1] ['name']
filter_df = df [(df ['ranknow'] == rank) & (df ['date']> (max (df ['date']) - timedelta (days = 30 * months)))]

filter_df.set_index ('дата', inplace = True)

# простые скользящие средние
sma20 = filter_df.close.rolling (20) .mean ()
sma50 = filter_df.close.rolling (50) .mean ()
sma200 = filter_df.close.rolling (200) .mean ()
 
smaplot = pd.DataFrame ({'Raw': filter_df.close, 'SMA 20': sma20, 'SMA 50': sma50, 'SMA 200': sma200})
smaplot.plot (figsize = (9,5), legend = True, title = "Цена эфириума со скользящими средними")

plt.gcf (). autofmt_xdate ()
plt.show ()

Etherium имел аналогичный восходящий тренд в конце 2017 года, но большую часть 2017 года имел боковой рынок. В начале 2108 года мы видим, что 20 MA начинает менять направление, что, возможно, может привести к медвежьему бегу, но на данный момент нет четкая индикация.

Прогноз цен с использованием ARIMA

В этом разделе мы будем использовать ARIMA (интегрированное скользящее среднее с авторегрессией) для прогнозирования цены биткойнов, используя прошлые данные и приведенный выше анализ.

Импорт библиотек

 импортировать панд как pd
из панд импортировать DataFrame
импортировать numpy как np

импортировать matplotlib.pyplot как plt
plt.rcParams ["figure.figsize"] = (15,7)

импортировать seaborn как sns
from datetime import datetime, timedelta

из statsmodels.tsa.arima_model импорт ARIMA
из statsmodels.tsa.statespace.sarimax импорт SARIMAX
из statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf
из statsmodels.tsa.stattools import adfuller
из statsmodels.tsa.seasonal import season_decompose

из статистики импорта scipy
импортировать statsmodels.api как sm
от itertools импортный продукт

предупреждения об импорте
warnings.filterwarnings ('игнорировать')

Импорт данных

 dateparse = лямбда-даты: pd.datetime.strptime (даты, '% Y-% m-% d')
df = pd.read_csv ('../ input / crypto-markets.csv', parse_dates = ['date'], index_col = 'date', date_parser = dateparse)
df.голова ()

 df.tail ()

 # Извлечение данных биткойнов
btc = df [df ['символ'] == 'BTC']
btc.drop (['slug', 'volume', 'symbol', 'name', 'ranknow', 'market', 'close_ratio', 'spread'], axis = 1, inplace = True)

 btc.head ()

ARIMA Модель

Интегрированное скользящее среднее с авторегрессией

Модель имеет 3 параметра p, d и q, которые учитывают сезонность, тенденцию и шум в наборе данных. Мы подгоним модель ARIMA, используя модель статистики, которая будет возвращать так называемое значение AIC (Akaike Information Criterion).AIC масштабирует степень совместимости модели с данными и ее сложность. Модель с большим количеством функций, соответствующих данным, получит более высокий балл AIC, чем модель с такой же точностью, но с меньшим количеством функций. Таким образом, мы ищем модель с низким показателем AIC. Приступим:

 # Начальное приближение параметров
qs = диапазон (0, 3)
ps = диапазон (0, 3)
d = 1
параметры = продукт (пс, qs)
parameters_list = список (параметры)
len (список_параметров)

# Выбор модели
результаты = []
best_aic = float ("инф")
предупреждения.filterwarnings ('игнорировать')
для параметра в списке_параметров:
    пытаться:
        model = SARIMAX (btc_month.close_box, order = (param [0], d, param [1])). fit (disp = -1)
    кроме ValueError:
        print ('неправильная комбинация параметров:', param)
        Продолжить
    aic = model.aic
    если aic  # Лучшие модели
таблица_результатов = pd.DataFrame (результаты)
result_table.columns = ['параметры', 'aic']
print (result_table.sort_values (by = 'aic', ascending = True) .head ()) 
 печать (best_model.summary ()) 
  Результаты 
 print ("Тест Дики – Фуллера :: p =% f"% adfuller (best_model.resid [13:]) [1]) 
 best_model.plot_diagnostics (figsize = (15, 12))
plt.show () 
 А теперь пора сделать предсказание!
 Прогноз 
 btc_pred = btc_month [['close']]
date_list = [datetime (2018,6,31), datetime (2018,5,30), datetime (2018,3,31), datetime (2018,4,30)]
будущее = pd.DataFrame (index = date_list, columns = btc_month.columns)
btc_pred = pd.concat ([btc_month_pred, будущее])
btc_pred ['прогноз'] = invboxcox (best_model.predict (start = datetime (2014,1,31), end = datetime (2018,6,30)), lmbda) 
 plt. Рисунок (figsize = (15,7))
btc_month_pred.close.plot ()
btc_month_pred.forecast.plot (color = 'r', ls = '-', label = 'Прогнозируемое закрытие')
plt.legend ()
plt.title ('Ежемесячный прогноз биткойнов')
plt.ylabel ("долл. США")
plt.show () 
 SARIMAX Модель 
 Это означает сезонный ARIMA с моделью экзогенных регрессоров.
 Приведенные выше данные о биткойнах показали некоторую сезонность, которая была неожиданной. Поэтому мы можем улучшить нашу модель с помощью SARIMA.
 # Начальное приближение параметров
Qs = диапазон (0, 2)
qs = диапазон (0, 3)
Ps = диапазон (0, 3)
ps = диапазон (0, 3)
D = 1
d = 1
параметры = продукт (пс, qs, Ps, Qs)
parameters_list = список (параметры)
len (список_параметров)

# Выбор модели
результаты = []
best_aic = float ("инф")
warnings.filterwarnings ('игнорировать')
для параметра в списке_параметров:
    пытаться:
        model = SARIMAX (btc_month.close_box, order = (param [0], d, param [1]), Season_order = (param [2], D, param [3], 4)). fit (disp = -1)
    кроме ValueError:
        print ('неправильная комбинация параметров:', param)
        Продолжить
    aic = model.aic
    если aic  # Лучшие модели
result_table = pd.DataFrame (результаты)
result_table.columns = ['параметры', 'aic']
печать (таблица_результатов.sort_values (by = 'aic', ascending = True) .head ())
печать (best_model.summary ()) 
  Результаты 
 print ("Тест Дики – Фуллера :: p =% f"% adfuller (best_model.resid [13:]) [1]) 
 best_model.plot_diagnostics (figsize = (15, 12))
plt.show () 
 Прогнозирование модели ARIMA 
 btc_month3 = btc_month [['close']]
date_list = [datetime (2018,6,31), datetime (2018,5,30), datetime (2018,3,31), datetime (2018,4,30)]
future = pd.DataFrame (index = date_list, columns = btc_month.столбцы)
btc_month3 = pd.concat ([btc_month3, в будущем])

btc_month3 ['прогноз'] = invboxcox (best_model.predict (начало = 0, конец = 75), lmbda)

plt.figure (figsize = (15,7))
btc_month3.close.plot ()
btc_month3.forecast.plot (цвет = 'r', ls = '-', label = 'прогноз')
plt.legend ()
plt.title («Ежемесячный прогноз закрытия биткойнов»)
plt.ylabel ("долл. США")
plt.savefig ('bitcoin_monthly_forecast.png')
plt.show () 
 Проверка 
 Теперь мы посчитаем, насколько точен наш прогноз, используя RMSE (среднеквадратичную ошибку).Давайте посчитаем RMSE за 2015–2017 годы:
 y_forecasted = btc_month3.forecast
y_truth = btc_month3 ['2015-01-01': '2017-01-01']. закрыть

# Вычислить среднеквадратичную ошибку
rmse = np.sqrt (((y_forecasted - y_truth) ** 2) .mean ())
print ('Среднеквадратичная ошибка: {}'. format (round (rmse, 2))) 
 Конечные ноты 
 Спасибо, что нашли время прочитать эту статью. Если вам понравилась моя работа и вы хотите узнать о ней больше, вот ссылка на мой профиль Analytics Vidhya, обязательно загляните:
 Сион | Автор в Analytics Vidhya
 Спасибо и ура!
  Носители, показанные в этой статье, не принадлежат Analytics Vidhya и используются по усмотрению автора 
 Связанные 
 Криптовалютные рынки могут притормозить 
  Пик цен на биткойны и нерешительность продолжаются, но возможности с обеих сторон развиваются.
  Цена Ethereum терпит неудачу при бычьем прорыве выше своего медвежьего флага, угрожая продолжением движения на юг. 
  Цена XRP находится в критической точке, паря над окончательной поддержкой, которая может подтолкнуть Ripple ниже $ 0,80 
 Цена биткойна остается внутри Облака в системе Ишимоку Кинко Хё, что указывает на сохраняющуюся волатильность и неопределенность. Цена Ethereum не смогла закрыться выше медвежьего флага во вторник, но бычья структура сохраняется.Цена XRP, едва удерживая поддержку, может упасть ниже.
 Цена Биткойн развивает возможности на своих пунктирных и фигурных графиках 
 Цена Биткойн остается застрявшей внутри Облака на дневном графике Ишимоку, что дает мало возможностей или рекомендаций при просмотре с этого стиля графика. Тем не менее, построение графиков из точек и фигур снижает «шум», связанный с графиками японских свечей, и сосредотачивается только на движении цены, давая более четкое представление о поведении Биткойна и о том, какие существуют торговые возможности.
 Существует теоретическая установка для длинной сделки со стоп-ордером на покупку на уровне 60 000 долларов, стоп-лоссом на уровне 58 000 долларов и целевой прибылью на уровне 66 000 долларов. Этот гипотетический вход исключительно бычий по двум причинам. Во-первых, вход - это прорыв выше тройной вершины, а во-вторых, вход подтверждает мощный бычий паттерн разворота в Point and Figure, известный как медвежий обман.
  BTC / USD $ 500 / Точка разворота с 3 блоками и диаграмма фигуры 
 Теоретическая длинная идея становится недействительной, если текущий O-столбец опускается ниже 55 000 долларов.
 На короткой стороне сделки гипотетическая идея короткой позиции - это стоп-приказ на продажу на уровне 53 000 долларов, стоп-лосс на уровне 56 000 долларов и цель прибыли на уровне 44 000 долларов. Вход подтверждает одну из самых востребованных моделей входа на короткую позицию в Point and Figure - медвежью катапульту. Вдобавок, скользящий стоп на один-два бокса для защиты любой предполагаемой прибыли поможет смягчить любые резкие колебания цен, которые могут произойти.
  BTC / USD $ 1000 / Точка разворота с тремя ячейками и диаграмма фигуры 
 Гипотетический короткий сетап становится недействительным, если срабатывает длинная идея, описанная выше.
  
 Цена Ethereum упала обратно в медвежий флаг 
 Ценовое движение Ethereum на первый взгляд кажется медвежьим, поскольку оно вернулось внутрь медвежьего флага, которым торгуется с 17 ноября. Тем не менее, график точек разворота и фигуры Etheruem с блоком 50 долларов за 3 коробки показывает вероятную бычью установку, которая может запустить Ethereum к новым историческим максимумам. Возможная длинная установка - это стоп-ордер на покупку на уровне 4850 долларов, стоп-лосс на уровне 4600 долларов и цель прибыли на уровне 6250 долларов.
  ETH / USD $ 50 / Точка разворота с 3 блоками и график фигуры 
 Возможный вход в длинную позицию становится недействительным, если цена Ethereum перемещает текущий столбец O ниже области значения $ 4200.
  
 Цена XRP на острие ножа, предупреждая о широком коллапсе, если быкам не удастся удержать поддержку 
 Цена XRP в настоящее время сталкивается с наиболее критическим уровнем поддержки на оставшуюся часть 2021 года. На недельном графике XRP в настоящее время находится ниже Облака и Тенкан-сен и едва удерживается выше последнего уровня поддержки Ишимоку - Киджун-сен ( $ 0.96). Точно так же Chikou Span изо всех сил пытается оставаться выше тела свечи, на которой она находится. Если XRP закроет недельную свечу ниже 0,89 доллара, это поместит Chikou Span ниже тела свечи, а закрытие ниже Kijun-Sen, что, вероятно, спровоцирует распродажу до области стоимости 0,80 доллара.
  XRP / USDT недельный график Ишимоку 
 Однако, если быки XRP смогут удерживать XRP выше Kijun-Sen и закрыть недельный график с Chikou Span выше тела свечи, то импульс может быстро измениться в пользу покупателей.В результате, скорее всего, образуется медвежья ловушка, и этот импульс может создать давление, необходимое для того, чтобы подтолкнуть XRP к закрытию выше 1,17 доллара. Если это произойдет, XRP превратится в полномасштабный бычий рынок, начав новый рывок к областям значений $ 2,00 и $ 3,00.
  
 Прогноз цен на криптовалют: как это работает? 
 Криптовалюты - это последние изобретения в финансовом секторе, которые вызвали большой резонанс в мировой экономике, и поэтому прогнозы цен на криптовалюты заслуживают особого упоминания.Специалисты в области финансовых технологий и технологические эксперты проявляют пристальный интерес к прогнозированию цен на криптовалюту и организуют конференции по блокчейнам, чтобы ознакомить людей с последней революцией. Различные типы криптовалюты действуют как настоящие деньги, но ни один центральный орган не поддерживает криптовалюту, в отличие от реальных денег. Вместо этого криптовалюты поддерживаются инновационной технологией, называемой технологией блокчейн, которая обеспечивает доказуемо справедливые транзакции в сети блокчейн; каждая транзакция в сети блокчейн защищена уникальной криптографией.Слово «криптовалюта» происходит от слова «криптография», которое представляет собой технологию, позволяющую скрывать информацию и защищать ее от злоумышленников. Блокчейн - это децентрализованная технология, на которой основана вся концепция криптовалют.
 Существует два основных типа криптовалют:
 Монеты, которые включают биткойны и альткойны
 Токены
 Биткойн - первая цифровая валюта, созданная с использованием одноранговой технологии для мгновенных платежей.Каждая биткойн-единица представляет собой компьютерный файл, хранящийся в приложении «цифрового кошелька» на компьютере или смартфоне. Люди могут получать или отправлять биткойны в свой биткойн-кошелек и обратно, защищенные закрытым и открытым ключом. Каждая транзакция с биткойнами записывается в публичную книгу, более известную как сеть блокчейнов.
 Альткойны или альтернативные монеты криптовалюты относятся к любым монетам, не являющимся биткойнами. Само название подразумевает «альтернативу биткойну». Некоторые популярные альткойны: Namecoin (первый альткойн, запущенный в 2011 году), Dogecoin, Litecoin, Peercoin, Auroracoin и т. Д.Большинство альткойнов используют алгоритмы, аналогичные биткойнам, но есть и исключения. Factom использует алгоритмы PoS, в которых участвуют стейкеры вместо майнеров. Затем есть Ethereum и NEO, оба из которых используют алгоритмы, отличные от биткойнов.
 Токены используются больше как акции, и, в отличие от криптовалют, токены создаются и распространяются через ICO (первоначальное предложение монет). Токены могут быть представлены одним из следующих способов:
 Токены стоимости
 Токены безопасности
 Утилиты токены
 Крипто-токены vs.Монеты  Крипто-токены отличаются от крипто-монет (или альткойнов) следующим образом:
 Альтернативные криптовалютные монеты (альткойны)  Альткойны относятся к тем монетам, которые являются альтернативой биткойнам. Большинство альткойнов получены из протокола биткойнов с открытым исходным кодом, но у альткойнов есть блокчейн и такие протоколы, как Ethereum и NEO.
 Токены  Токены не имеют своей сети блокчейнов. Они находятся в другом блокчейне и, следовательно, пользуются преимуществами своей (другой блокчейн) технологии.Токены представляют собой взаимозаменяемые и торгуемые активы, которые могут быть товаром или даже криптовалютой. Токены создаются с помощью смарт-контрактов, которые выполняются самостоятельно и не нуждаются в стороннем посреднике для выполнения смарт-контрактов, поэтому основное различие между криптовалютными монетами (или альткойнами) и токенами заключается в их структуре. Альтернативные криптовалютные монеты - это разные криптовалюты, имеющие свои сети блокчейнов, тогда как токены создаются поверх другой сети блокчейнов, которая облегчает создание децентрализованных приложений.
 Крипто-монеты или альткойны могут использоваться как «передача стоимости», тогда как токены сами по себе не способствуют передаче. Монеты являются собственными валютами их сети блокчейнов, тогда как токены находятся в уже существующих сетях блокчейнов.
 Крипто-монеты можно обменивать только через криптовалютные биржи, потому что они построены на нестандартных протоколах кода. Напротив, токенами (например, ERC-20) можно обмениваться через внутренние приложения с минимальным трением, поскольку они построены на стандартизированных протоколах кода.
 Как прогнозировать динамику цен на криптовалюту?  Анализ динамики цен на криптовалюту имеет решающее значение для трейдеров, поскольку он предупреждает их о подходящем времени для входа на рынок. Это также помогает трейдерам решить, покупать, продавать или хранить криптовалюту, чтобы получить максимальную выгоду. Существует три способа прогнозирования динамики цен на криптовалюту:
 Технический анализ  Технический анализ включает использование статистических тенденций, основанных на исторической ценовой активности. Технический анализ основан на представлении о том, что цены на криптовалюту следуют тенденциям и повторяются.Поэтому аналитики сосредотачиваются на изучении движения цен и объемов торгов, чтобы спрогнозировать будущие направления цены криптовалюты, будет ли она расти или падать в будущем.
 Фундаментальный анализ  Вместо того, чтобы зависеть от исторических тенденций цен, фундаментальный анализ использует другой подход. Он анализирует факторы, способствующие изменению ценовых тенденций. Он фокусируется на том факте, что стоимость криптовалюты может быть как заниженной, так и переоцененной, и тогда пора вносить коррективы.
 Сентиментальный анализ  Как следует из названия, сентиментальный анализ использует настроения и эмоции трейдера для прогнозирования динамики цен на криптовалюту. Вместо того, чтобы полагаться исключительно на рыночные данные, криптоаналитики сосредотачиваются на эмоциональных тенденциях, таких как панические продажи или массовые покупки, основанные на ожиданиях и восприятии общества.
 Понимание графиков  Графики играют важную роль в анализе тенденций цен на криптовалюту. Свеча - это тип ценового графика, который используется при выполнении технического анализа, который отображает максимальную / минимальную цену, цены открытия / закрытия производного финансового инструмента, ценной бумаги или валюты.
 Элементы свечей  Есть три основных элемента свечного графика:
  Natural Body : Разница между ценой открытия и ценой закрытия показана цветной частью на графике свечей.
  Верхняя тень : Вертикальная линия между максимумом дня и ценой закрытия (в случае бычьего паттерна) или ценой открытия (при медвежьем паттерне).
  Нижняя тень : Вертикальная линия между самой низкой ценой дня и ценой открытия (в случае бычьего тренда) или ценой закрытия (в случае медвежьего тренда).
 Типы свечей  Паттерны на графике свечей можно разделить на две основные категории - бычьи паттерны и медвежьи паттерны, которые далее подразделяются на следующие категории:
 Бычьи паттерны -  Под бычьими паттернами находятся следующих типов:
 Hammer  Эта модель указывает на то, что интенсивная покупательская активность вызывает скачок цен, несмотря на давление со стороны продавцов.
 Обратный молот  Этот паттерн указывает на давление покупателей, за которым следует давление продажи, и что покупатели вскоре будут контролировать цены на криптовалюту.
 Morning Star  Это указывает на снижение цены продажи и наступление медвежьего рынка.
 Медвежьи паттерны -  Медвежьи паттерны подразделяются на следующие типы:
 Повешенный  Это указывает на то, что давление продажи более существенное, чем давление покупки.
 Падающая звезда  Это указывает на то, что на рынке преобладает давление со стороны продавцов.
 Наиболее популярные методы, используемые для технического анализа криптовалют  Некоторые из наиболее популярных методов, используемых как для краткосрочного, так и для долгосрочного прогноза криптовалют, перечислены ниже:
 Линии тренда  Это самый простой технический индикатор для прогнозирования цен на криптовалюту.Он состоит из прямой линии, соединяющей две или более ценовых точки, которые уходят в будущее и представляют поддержку или сопротивление.
 Средний индекс направленности  Это технический индикатор, используемый трейдерами для определения общей силы тренда.
 Полосы Боллинджера  Этот инструмент используется для долгосрочных прогнозов криптовалюты. Он учитывает ценовой диапазон актива, в котором он обычно работает.
 Индекс относительной силы (RSI)  RSI - это инструмент технического анализа или индикатор импульса, который измеряет силу ценовых трендов актива или других рыночных переменных, чтобы определить, являются ли они перекупленными или перепроданными.
 Стандартное отклонение  Это технический индикатор, предназначенный для измерения степени вариации или дисперсии тренда цены криптовалюты за некоторое время.
 Скользящие средние / RSI / MACD  Скользящие средние подчеркивают направление ценового тренда. Это графическое представление для прогнозирования динамики цен на криптовалюту с учетом движения средней цены актива за определенный период.
 Коэффициенты Фибоначчи  Коэффициенты восстановления Фибоначчи используются для составления точного прогноза цены криптовалюты в той степени, в которой актив может отклониться от своей текущей цены.
 Средневзвешенная цена по объему (VWAP)  Как следует из названия, стоимость проданной сделки равна ее общему объему, проданному за определенный период, в основном за день.
 Средневзвешенная по времени цена (TWAP)  Это хорошо известный торговый алгоритм, позволяющий делать прогнозы рынка криптовалют на основе средневзвешенной цены, рассчитанной за определенный период времени.
 Уровни сопротивления и поддержки  Потенциальные уровни сопротивления и поддержки можно определить с помощью индикатора восстановления Фибоначчи, который помогает трейдерам определить вероятное изменение тренда.
 Существуют ли индикаторы, упрощающие анализ движения рынка?  Торговые индикаторы - это инструменты, используемые для интерпретации поведения рынка, то есть того, как цена движется в ответ на определенное поведение рынка. Торговые индикаторы создаются с использованием математической интерпретации исторических данных о ценах и объеме торгов конкретной криптовалюты для прогнозирования рыночной тенденции. Существуют различные технические индикаторы, такие как полосы Боллинджера, коррекция Фибоначчи, скользящие средние и т. Д., которые используются для лучшего прогноза криптовалюты. Они выполняют три комплексных функции: прогнозирование, подтверждение и создание предупреждений для инвесторов и трейдеров при входе на рынок и совершении необходимых действий.
 Однако только технический анализ не может измерить фундаментальные факторы, способствующие изменению цены конкретной криптовалюты. Никакие два аналитика не могут дать точных прогнозов по криптовалюте. Это потому, что каждый технический индикатор выбирает тренды на основе своих исследований.Хакерские атаки, важные новости, нормативные акты, знаменательные соглашения, запуск новых продуктов и т. Д. Меняют способ прогнозирования цен техническим индикатором. Следовательно, использование только одной формы технического анализа не может обеспечить надежный прогноз цен.
 В CryptonewsZ мы делаем самый надежный прогноз криптовалюты. Мы используем эти торговые инструменты и популярный инструмент для построения графиков tradingview, чтобы делать соответствующие прогнозы цен для трендов криптовалют. Кроме того, мы также проводим полный анализ прогнозов цен на различные криптовалюты.Таким образом, мы являемся одним из лучших веб-сайтов с прогнозом криптовалюты, на которые можно положиться.
 Заключение  Рынок криптографии состоит из нескольких переменных, которые невозможно уместить на одном графике. Поэтому на рынке много индикаторов; платформа прогнозирования цен на криптовалюту выбирает их в соответствии с их предпочтениями и понятностью. На CryptonewsZ, лучшем веб-сайте прогнозов криптовалют, постарайтесь точно научить все технические индикаторы спекулировать ценами на криптовалюту.Однако трейдер не использует все индикаторы для прогнозов криптовалют, потому что большинство из них дублируют друг друга. Использование всех из них повторит ту же часть рынка. Кроме того, никакие индикаторы не могут предсказать будущее с большой точностью; они только помогают трейдерам наблюдать за тенденциями для оценки направления и силы переменных. Следовательно, мудрый выбор индикаторов для правильного прогноза цены криптовалюты отражает точную картину рыночных условий.
 Здесь мы предлагаем прогнозы криптовалюты биткойнов и альткойнов, а также их технический анализ, графики цен, настроения рынка и многое другое.
 Взгляд финансового директора Coinbase на будущее криптовалюты 
 Сотрудники работают в офисе Coinbase Inc. в Сан-Франциско, Калифорния.
 Майкл Шорт | Bloomberg | Getty Images
 Криптовалюты, включая биткойны, достигают рекордно высоких цен, но Уолл-стрит снижает акции лидера криптовалюты Coinbase после его прибылей во вторник и слабого квартала для криптовалютной торговли.
 Coinbase сообщила, что количество пользователей, совершающих транзакции в месяц, снизилось по сравнению с предыдущим периодом, до 7,4 миллиона с 8,8 миллиона во втором квартале, хотя по сравнению с 6,1 миллиона годом ранее. Объем торгов упал до 327 миллиардов долларов с 462 миллиардов долларов в предыдущем квартале, и это разочаровало рынок квартальной выручкой.
 Убытки сократились после резкого падения во вторник на 13%, и некоторые на Уолл-стрит остаются оптимистичными в отношении прогнозов компании с целевыми ценами до 500 долларов - ее акции торговались ниже 350 долларов в среду.
 «Мы не думаем, что последовательное снижение выручки должно было стать неожиданностью», - сказал CNBC в среду аналитик BTIG Марк Палмер. Он ожидает, что этот квартал станет самым большим кварталом для Coinbase после спада торговли летом.
 В письме акционерам компания отметила, что ее бизнес нестабилен, и попыталась аргументировать это тем, что ее не следует рассматривать как «ежеквартальные инвестиции».
 Опрос, проведенный среди членов Совета финансовых директоров CNBC ранее в этом году, выявил большее признание биткойна в качестве финансового инструмента, причем более половины заявили, что это «на самом деле», хотя финансовые директора выразили обеспокоенность по поводу привязки разумной стоимости к криптовалюта.В частности, среди финансовых директоров из США процент заявлений о том, что биткойн действительно существует, увеличился вдвое с 33% до 65% в мартовском опросе.
 Финансовый директор Coinbase Алеся Хаас изложила несколько ключевых стратегий для компании с оборотом 70 миллиардов долларов во время отчета о прибылях и убытках, а также в ответ на вопросы аналитиков.
 Комиссия за торговлю криптовалютой не является бизнес-моделью 
 В то время как объемы криптовалютной торговли снизились - фактор в третьем квартале, который также ударил по брокерской компании Robinhood - Хаас подчеркнул, что компания не считает себя торговым бизнесом.
 «Мы не думаем, что сегодня мы в первую очередь соревнуемся за вознаграждение», - сказал Хаас аналитикам.
 Это потому, что торговля по своей сути коммерциализированный бизнес.
 Финансовый директор Coinbase заявил, что в сфере розничной торговли на рынке криптовалют компания конкурирует «за доступ к активам».
 Использование будущих ставок, операции с такими продуктами, как дебетовая карта Visa Coinbase, а также возможность взаимодействия с DeFi или децентрализованными финансами будут более важными бизнес-маркерами для компании, а не объемом торгов или доходом за один квартал.
 «Комиссия не является основным аспектом нашей конкуренции», - сказал Хаас.
 И сборы будут снижены в будущем, добавила она.
 Алеся Хаас, финансовый директор Coinbase, слушает во время Глобальной конференции Института Милкена 18 октября 2021 года в Беверли-Хиллз, Калифорния.
 Патрик Т. Фэллон | AFP | Getty Images
 В периоды низкой волатильности, которые имели место летом, среди учреждений и пользователей Coinbase Pro наблюдается большая активность, чем среди розничных клиентов, и обратное верно для периодов высокой волатильности, которые снова произошли в сентябре и октябре.
 «Мы действительно думаем, что в долгосрочной перспективе, однако, немного уменьшив масштаб, мы увидим сжатие комиссионных, поскольку все больше и больше продуктов будут превращаться в товар в криптовалюте», - сказал Хаас. «Итак, мы уже начали уделять внимание диверсификации наших доходов».
 Coinbase делает ставку на то, что по мере того, как криптовалюта входит в то, что финансовый директор назвал «фазой полезности», пользователи не будут приходить на ее платформу только для совершения транзакций, покупки и продажи криптовалюты.
 «Они также занимаются такими продуктами, как ставки, зарабатывать, брать взаймы, давать взаймы.И это только начало ", - сказал Хаас о своих усилиях по диверсификации потоков доходов и снижению нестабильности доходов от квартала к кварталу.
 Coinbase также столкнулась с негативной реакцией регулирующих органов по поводу ранее запланированной программы кредитования.
 Кривая принятия институциональных инвесторов выходит за рамки биткойнов 
 Финансовый директор Coinbase заявил, что существует «новый тип институциональных инвесторов», решающих выделить средства. к криптовалюте, и это кривая принятия, которая «начинается с биткойна, обычно затем переходит к эфириуму, но затем быстро переходит в другие криптоактивы.«
 Хаас говорит, что компания видит инвесторов, которые ищут более широкое участие в DeFi и делают ставки в криптосекторе в более широком смысле, как альтернативу традиционным финансовым системам.
» в более традиционных случаях использования », - сказал Хаас.
 Крипто-ETF приносят новых пользователей и бизнес-возможности 
 Комиссия по ценным бумагам и биржам недавно утвердила первый ETF, связанный с фьючерсами на биткойны, и Coinbase поддерживает SEC, чтобы утвердить больше биткойн-ETF.Хаас сказал, что это улучшит объемы торгов в крипто-экосистеме и добавит к более широкому внедрению, потому что некоторые учреждения не имеют возможности инвестировать в базовую спотовую криптовалюту.
 Но финансовый директор Coinbase подчеркнул, что это другой рынок, чем текущий рынок криптовалют.
 «Спотовые рынки криптовалюты являются глобальными круглосуточно, без выходных, на них никогда не бывает скучных моментов. Но рынок ETF, очевидно, следует традиционному графику безопасности», - сказал Хаас.
 Это означает, что рынок ETF будет привлекать разных инвесторов и разные варианты использования.
 Биткойн-ETF принесут пользу более широкому спотовому рынку, и Coinbase стремится стать хранителем этого рынка и «активно обсуждает, как мы можем поддержать более широкое внедрение ETF», - сказал Хаас.
 Хотя ее бизнес в настоящее время ведется только на спотовом рынке криптовалют, она сказала, что Coinbase действительно имеет амбиции по запуску бизнеса по торговле фьючерсами в США и уже подала заявки на этот процесс.
 Исследование проблемы прогнозирования цен на криптовалюту: подход глубокого обучения 
 Приложения и инновации в области искусственного интеллекта.2020; 584: 99–110.
 Приглашенный редактор (ы): Илиас Маглогианнис, ¹⁵ Лазарос Илиадис, ¹⁶ и Элиас Пименидис ¹⁷ ¹⁵ Департамент цифровых систем, Университет Пирея, Пирей, Греция
 ^{Департамент гражданского строительства 16 ^{, Лаборатория математики и информатики (ISCE), Университет Демокрита во Фракии, Ксанти, Греция}}
 ¹⁷ Департамент компьютерных наук и творческих технологий, Университет Западной Англии, Бристоль, Великобритания
, ¹⁸,  ^18, ¹⁹, ²⁰, ¹⁹ и ¹⁸ Эммануэль Пинтелас 
 ¹⁸ Математический факультет Университета Патры, Патры, Греция
 Иоаннис Э.Ливиерис 
 ¹⁸ Математический факультет Университета Патры, Патры, Греция
 ¹⁹ Департамент делового администрирования, Университет Пелопоннеса, Антикаламос, Греция
 Ставрос Ставрояннис 
 ²⁰ Департамент бухгалтерского учета и финансов Университет Пелопоннеса, Антикаламос, Греция
 Теодор Котсилиерис 
 ¹⁹ Департамент делового администрирования, Университет Пелопоннеса, Антикаламос, Греция
 Панайотис Пинтелас 
 ¹⁸ Департамент математики Греции, Патрасский университет
 ¹⁸ Математический факультет Университета Патры, Патры, Греция
 ¹⁹ Департамент делового администрирования, Университет Пелопоннеса, Антикаламос, Греция
 ²⁰ Департамент бухгалтерского учета и финансов Университета Пелопоннеса, Антикаламос, Греция
 90 608  Автор, ответственный за переписку.Авторское право © IFIP Международная федерация обработки информации 2020 Эта статья доступна через Подмножество открытого доступа PMC для неограниченного повторного использования в исследованиях и вторичного анализа в любой форме и любыми средствами с указанием первоисточника. Эти разрешения предоставляются на время объявления Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) COVID-19 глобальной пандемией.
 Abstract 
 В последнее десятилетие криптовалюта стала ключевым фактором развития бизнеса и возможностей финансового рынка в финансовой сфере.Точные прогнозы могут помочь инвесторам в криптовалюту принять правильные инвестиционные решения и привести к потенциальному увеличению прибыли. Кроме того, они также могут поддерживать разработчиков политики и финансовых исследователей в изучении поведения криптовалютных рынков. Тем не менее, прогнозирование цен на криптовалюту считается очень сложной задачей из-за его хаотичного и очень сложного характера. В этом исследовании мы оцениваем некоторые из наиболее успешных и широко используемых алгоритмов глубокого обучения для прогнозирования цен на криптовалюту.Полученные результаты убедительно свидетельствуют о том, что модели глубокого обучения не могут решить эту проблему эффективно и результативно. Проведя подробные эксперименты и анализ результатов, мы пришли к выводу, что необходимо изобретать и внедрять новые методы, стратегии и альтернативные подходы, такие как: более сложные алгоритмы прогнозирования, расширенные методы ансамбля, методы проектирования функций и другие показатели проверки.
  Ключевые слова:  Глубокое обучение, CNN, LSTM, BiLSTM, прогнозирование цен криптовалюты, Временные ряды
 Введение 
 Криптовалюта - это новый тип цифровой валюты, который использует технологию блокчейн и криптографические функции для достижения прозрачности, децентрализации и неизменности [12 ].Биткойн (BTC) считается первой и самой популярной криптовалютой, которая была изобретена анонимной группой или человеком в 2009 году. С тех пор было создано 4000 альтернативных криптовалют, таких как Etherium (ETH) и Ripple (XRP), что доказывает, что рынок криптовалют возникла в финансовой сфере. BTC, ETH и XRP - самые популярные криптовалюты, так как они занимают почти 79,5% капитализации мирового рынка криптовалют.
 Прогнозирование цен на криптовалюту может помочь инвесторам в криптовалюту принять правильные инвестиционные решения с целью получения более высокой прибыли, а также поддержать принятие политических решений и финансовых исследователей для изучения поведения криптовалютных рынков.Прогнозирование цен на криптовалюту можно рассматривать как распространенный тип задач временных рядов, таких как прогнозирование цен на акции. Традиционные методы временных рядов, такие как хорошо известная модель авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA), были применены для прогнозирования цен и движения криптовалют [13]. Однако эти модели не способны уловить нелинейные закономерности очень сложных задач прогнозирования в отличие от алгоритмов глубокого обучения, которые обеспечивают более высокую производительность при прогнозировании проблем временных рядов [17].
 Глубокое обучение (DL) относится к мощным алгоритмам машинного обучения, которые специализируются на решении нелинейных и сложных задач, используя в большинстве случаев большие объемы данных, чтобы стать эффективными моделями прогнозирования. Точное прогнозирование цен на криптовалюту по своей природе является весьма сложной и сложной задачей, поскольку ее значения имеют очень большие колебания во времени из-за почти хаотичного и непредсказуемого поведения. Следовательно, методы глубокого обучения могут представлять собой подходящую методологию для решения этой проблемы.
 Недавние исследования позволили использовать методы глубокого обучения для прогнозирования цены криптовалюты. Ji et al. [8] провели сравнение современных глубинных нейронных сетей, таких как Long Short-Term Memory (LSTM), Deep Neural Networks (DNNs), глубокая остаточная сеть и их комбинации для прогнозирования цены биткойнов. Их результаты продемонстрировали немного лучшую точность LSTM по сравнению с другими моделями для задачи регрессии, в то время как DNN превзошли все модели по прогнозированию движения цен.Shintate и Pichl [16] разработали структуру классификации прогнозирования тенденций для прогнозирования нестационарных временных рядов криптовалюты с использованием глубокого обучения. Их результаты показали, что предложенная ими модель превзошла базовую модель LSTM, в то время как анализ прибыльности показал, что простая стратегия «купи и держи» превосходит их модель, и поэтому ее пока нельзя использовать для алгоритмической торговли. Их результаты показали, что LSTM превосходит нейронную архитектуру с обобщенной регрессией, что делает вывод о том, что глубокое обучение является очень эффективным методом прогнозирования хаотической динамики цен на криптовалюту.Амджад и Шах [3] использовали потоковые данные Биткойн в реальном времени для прогнозирования изменений цен (повышение, снижение или отсутствие изменений), построив модель, основанную на наиболее достоверных прогнозах, для выполнения прибыльных сделок. Они использовали следующие алгоритмы классификации: случайный лес, логистическая регрессия и линейный дискриминантный анализ. Их результаты кажутся очень впечатляющими, поскольку они достигли высокой точности прогнозов (> 60–70%) и около 5,33  x  средней рентабельности инвестиций на тестовом наборе.
 В этой работе мы оцениваем производительность передовых алгоритмов глубокого обучения для прогнозирования цены и движения трех самых популярных криптовалют (BTC, ETH и XRP). Основной вклад этого исследования заключается в исследовании трех основных вопросов: i)  Может ли глубокое обучение эффективно предсказывать цены на криптовалюту?  ii)  Являются ли цены на криптовалюты процессом случайным блужданием?  iii)  Существует ли надлежащий метод проверки моделей прогнозирования цен на криптовалюту? 
 Кроме того, он также заключается в рекомендации новых алгоритмов и альтернативных подходов к проблеме прогнозирования криптовалюты.
 Остальная часть этого исследования организована следующим образом: Разд. 2 представляет собой краткое введение в передовые модели глубокого обучения, используемые в наших экспериментах. Раздел 3 представляет нашу методологию исследования и экспериментальные результаты. В разделе 4 обсуждаются три исследовательских вопроса и даны ответы на них, а в разделе «Разд. 5 представлены наши предложения по возможным альтернативным решениям проблемы предсказания криптовалюты. Наконец, разд. 6 представлены наши заключительные замечания.
 Краткое описание расширенных моделей глубокого обучения 
 Алгоритмы глубокого обучения представляют собой одну из самых мощных категорий алгоритмов машинного обучения, которые успешно применяются во множестве коммерческих приложений.Долговременная краткосрочная память и сверточные нейронные сети, вероятно, являются наиболее популярными, успешными и широко используемыми методами глубокого обучения.
 Long Short-Term Memory (LSTM) [6] представляют собой особый тип глубоких нейронных сетей, которые способны изучать долгосрочные зависимости, используя обратные связи, чтобы « запомнить » прошлые состояния сетевых ячеек. Эти сети стали очень популярными, поскольку они успешно применялись в широком спектре приложений и показали замечательную производительность при прогнозировании временных рядов [5].В частности, сети LSTM состоят из ячейки памяти, входа, выхода и элемента забывания. Входной вентиль управляет новой сохраненной информацией в ячейке памяти, а вентиль забывания контролирует информацию, которая должна быть удалена. Наконец, выходной вентиль управляет окончательным значением выходной информации, которое выдается после задержки до момента забывания, входной вентиль, используя контур соединения обратной связи. Таким образом, LSTM может создавать управляемый информационный поток, фильтрующий ненужную информацию и, таким образом, достигая изучения долгосрочных зависимостей.
 Двунаправленная долгосрочная краткосрочная память (BiLSTM) [15] - это особый тип рекуррентных нейронных сетей, которые соединяют два уровня LSTM обратных направлений с одним и тем же выходом, чтобы запоминать прошлые и будущие состояния ячеек сети. Основная идея состоит в том, что каждая обучающая последовательность представлена в прямом и обратном направлении на двух отдельных уровнях LSTM, направленных на доступ как к прошлому, так и к будущему контексту в течение заданного времени. Более конкретно, первый скрытый слой имеет повторяющиеся связи из прошлых временных шагов; в то время как во втором, повторяющиеся соединения меняются местами, передавая активацию в обратном направлении по последовательности.
 Сверточные нейронные сети (CNN) [2] представляют собой еще один тип глубоких нейронных сетей, которые используют слои свертки и объединения для фильтрации необработанных входных данных и извлечения ценных функций, которые будут использоваться в полностью подключенном слое для получения окончательного результата. выход. В частности, они применяют операции свертки к входным данным и для создания новых, более полезных функций. Сверточные слои обычно сопровождаются объединяющим слоем, который извлекает значения из свернутых элементов, создавая экземпляр более низкого измерения.Фактически, объединяющий слой создает новые функции, которые можно рассматривать как обобщенные версии свернутых функций, созданных сверточным слоем. Это означает, что операции объединения могут значительно помочь сети стать более устойчивой, поскольку небольшие изменения входных данных, которые обычно обнаруживаются сверточными слоями, станут приблизительно инвариантными.
 Экспериментальная методология 
 В этой работе мы оцениваем производительность передовых моделей DL для прогнозирования цены BTC, ETH и XRP.Оцениваемые модели DL состоят из CNN, LSTM, BiLSTM и плотных слоев. В таблице показаны наши модели DL для наиболее известных топологий. Мы должны упомянуть, что были проведены исчерпывающие и тщательные эксперименты для определения топологий DL, обеспечивающих наилучшие результаты производительности.
 Таблица 1. 
 Лучшие идентифицированные топологии для наших моделей глубокого обучения
 Два 907 49 Модель  Описание
 LSTM  слой LSTM с 50 уровнями
 9075 LSTM 9075 и 15 единиц, соответственно
 BiLSTM  Слой BiLSTM с 60 единицами
 BiLSTM  Два слоя BiLSTM с 40 и 20 единицами, соответственно
 CNN-LSTM  слой с 64 сверточными фильтрами размер (2,)
 Сверточный слой со 128 фильтрами размера (2,)
 Максимальный слой объединения с размером (2,)
 Слой LSTM со 100 единицами
 CNN-LSTM  Сверточный слой с 64 фильтрами размера (2,)
 Сверточный слой со 128 фильтрами размера (2,)
 Максимальный слой объединения с размером (2,)
 Слой LSTM с 70 единицами
 Плотный слой с 16 нейронами
 CNN-BiLSTM  Сверточный слой с 64 фильтрами размером (2, )
 Сверточный слой со 128 фильтрами размера (2,)
 Максимальный слой объединения с размером (2,)
 Слой LSTM со 100 единицами
 CNN-BiLSTM  Сверточный слой с 64 фильтрами размера (2,)
 Сверточный слой со 128 фильтрами размера (2,)
 Максимальный объединяющий слой размером (2,)
 Слой BiLSTM с 70 единицами
 Плотный слой с 16 нейронами
 Мы напоминаем, что основная идея использования LSTM и BiLSTM для задач прогнозирования цен криптовалюты заключается в том, что они могут быть в состоянии захватывать полезные длинные или зависимости шаблонов коротких последовательностей из-за их особой конструкции архитектуры, помогающей в производительности прогнозирования, в то время как сверточные слои модели CNN могут отфильтровывать шум необработанных входных данных и извлекать ценные функции, создавая менее сложный набор данных, который был бы более полезным для окончательной модели прогноза [9].Поэтому мы ожидаем, что за счет включения этих продвинутых моделей будет достигнуто заметное повышение производительности по сравнению с классическими алгоритмами машинного обучения.
 Кроме того, производительность моделей DL сравнивалась с производительностью традиционных современных моделей машинного обучения: поддерживающий векторный регрессор (SVR) [4], 3-ближайших соседей (3NN) [1] и регрессор дерева решений. (DTR) [10]. Код реализации был написан на Python 3.4, в то время как для всех моделей глубокого обучения мы использовали библиотеку Keras и Theano в качестве серверной части, в то время как библиотека Scikit-learn использовалась для моделей машинного обучения.
 Для оценки регрессионных характеристик моделей прогнозирования наиболее распространенными метриками проверки являются средняя абсолютная ошибка (MAE) и среднеквадратичная ошибка (RMSE). Поскольку проблему прогнозирования цен на криптовалюту можно рассматривать как проблему регрессии, в наших экспериментах мы использовали эти два оценочных показателя. Тем не менее, мы включили в это исследование только оценку RMSE, поскольку оценка MAE имела почти такое же поведение, что и RMSE. Более того, сравнивая прогнозируемые цены наших моделей с реальными, нам удалось вычислить точность классификации предсказания направления движения цены (будет ли цена расти или падать).Поэтому мы использовали два дополнительных показателя производительности: Accuracy (Acc) и -score ().
 Набор данных 
 Для целей настоящего исследования мы использовали данные с января 2018 г. по август 2019 г., касающиеся почасовых цен в долларах США, и были разделены на обучающую выборку, состоящую из данных с января 2018 г. по февраль-2019 г. (10176 значений ) и набор для тестирования с марта по август 2019 года (4416 значений). Эти данные были взяты с веб-сайта www.kraken.com, который является торговой площадкой для обмена криптовалют. Также мы использовали четыре горизонта прогнозирования  F  (количество прошлых цен, принимаемых во внимание), т.е.е., 4, 9, 12 и 16 ч, тогда как в данном исследовании мы представляем только результаты для горизонта 4 и 9 ч, так как для больших значений горизонта было выявлено снижение производительности. Расширенный отчет, включающий все экспериментальные результаты, можно найти в [14].
 Экспериментальные результаты 
 В таблицах и представлены экспериментальные результаты наших моделей DL модели ML. Модели CNN-LSTM и CNN-BiLSTM показали лучшую общую производительность среди всех моделей прогнозирования. В частности, CNN-LSTM продемонстрировал наивысшую производительность RMSE для всех наборов данных для каждого горизонта прогнозирования по сравнению с другими моделями DL, в то время как CNN-BiLSTM продемонстрировал лучшие Acc и оценку в большинстве случаев.Тем не менее, вариации производительности для всех моделей DL кажутся минимальными. Модель 3NN сообщила о самой высокой производительности RMSE для горизонта прогнозирования 4 среди всех моделей ML на наборах данных BTC и ETH, в то время как DTR продемонстрировала самый высокий RMSE на XRP. Для горизонта прогнозирования 9 DTR превзошел все модели машинного обучения для всего набора данных в отношении оценки RMSE. Более того, модели 3NN удалось достичь наилучших общих показателей по Acc почти во всех случаях. Таким образом, передовые модели машинного обучения, похоже, немного превосходят модели машинного обучения, хотя им не удалось добиться заметного увеличения производительности по сравнению с нашими моделями машинного обучения.
 Таблица 2. 
 Производительность моделей прогнозирования DL и ML для
 Таблица 3. 
 Производительность моделей прогнозирования DL и ML для
 Оценка надежности прогнозирования 
 В дальнейшем мы оцениваем надежность прогнозирования предлагаемого прогноза модели, выполнив тест автокорреляции в остатках [11]. Этот тест проверяет наличие автокорреляции между остатками (разница между предсказанными и реальными значениями).В случае наличия автокорреляции модель прогнозирования может оказаться неэффективной, поскольку ей не удалось уловить всю возможную информацию, которая содержится в данных. С этой целью мы выполняем тест автокорреляции для остатков, чтобы оценить надежность CNN-BiLSTM для, CNN-LSTM для и CNN-BiLSTM, для которых была представлена лучшая общая производительность для BTC, ETH и XRP, соответственно.
 На рисунках и представлен график функции автокорреляции (ACF) выбранных моделей для BTC, ETH и XRP соответственно.Обратите внимание, что доверительные пределы (синяя пунктирная линия) построены в предположении, что остатки следуют гауссовскому распределению вероятностей. Ясно, что все представленные графики ACF показывают, что некоторые коэффициенты корреляции не находились в пределах доверительной вероятности (пунктирные линии), что нарушает предположение об отсутствии автокорреляции в ошибках. Более конкретно, интерпретация фиг. и представьте, что есть значительные всплески на задержках 1 и 2, в то время как интерпретация рис. показывает, что существуют небольшие всплески на задержках 1, 2, 6, 7 и 10.Следовательно, наличие корреляции указывает на то, что усовершенствованные модели DL ненадежны для предсказателей цен на криптовалюту, поскольку остается некоторая значительная информация, которую следует учитывать для получения более точных прогнозов.
 Графики ACF на остатках для BTC с использованием CNN-BiLSTM для (Цветной рисунок онлайн)
 Графики ACF на остатках для набора данных ETH с использованием CNN-LSTM для (Цветной рисунок онлайн)
 Графики ACF на остатках для набора данных XRP с использованием CNN-BiLSTM для (Цветной рисунок онлайн)
 Обсуждение 
 После наших экспериментов этот раздел посвящен подробному и достаточно подробному обсуждению наших результатов в отношении трех предопределенных исследовательских вопросов:  Могут ли алгоритмы глубокого обучения эффективно предсказывать криптовалюту Цены?   Являются ли цены на криптовалюты процессом случайным блужданием?   Какой метод проверки правильности моделей прогнозирования цен на криптовалюту является правильным? 
 Может ли глубокое обучение эффективно прогнозировать цены на криптовалюту? 
 Алгоритмы глубокого обучения считаются наиболее мощными и наиболее эффективными методами аппроксимации чрезвычайно сложных и нелинейных задач классификации и регрессии, поэтому ожидалось, что за счет включения этих моделей будет достигнуто заметное повышение производительности по сравнению с классические алгоритмы машинного обучения.Удивительно, но наши результаты показали, что используемые алгоритмы DL немного превзошли другие алгоритмы ML, использованные в наших экспериментах, тогда как вместо этого ожидалось заметное увеличение производительности. Итак, чрезвычайно важно выяснить причину, по которой это произошло. С этой целью мы суммируем две возможные причины: проблема, которую мы пытаемся решить, представляет собой процесс случайного блуждания или очень близок к нему, поэтому любая попытка прогнозирования может быть низкого качества или проблема слишком сложна, что даже продвинутое глубокое обучение методы не могут найти никакой закономерности, которая привела бы к какому-либо надежному прогнозу.Таким образом, необходимо изучить более сложные методологии, техники и новаторские стратегии.
 Когда задача прогнозирования временных рядов следует за процессом случайного блуждания или настолько сложна, что большинство моделей сталкивается с ней как с случайным процессом, тогда более эффективным методом решения этой задачи является использование текущих значений в качестве значений прогноза для следующего состояние [11]. Это именно то, что делает модель устойчивости и, возможно, то, что на самом деле делают большинство моделей прогнозирования, и, возможно, именно поэтому модели машинного обучения, используемые в наших экспериментах, достигают почти такой же оценки производительности по сравнению с моделями глубокого обучения, используемыми в наших экспериментах.Напротив, модели глубокого обучения могут пытаться прогнозировать на основе отслеженных закономерностей и в результате не могут достичь высокой производительности, потому что либо эти шаблоны ложны, либо потому, что таких шаблонов вообще не существует, в случае, если прогноз цены криптовалюты проблема - это процесс случайного блуждания.
 Тем не менее, как упоминалось ранее, модели DL не смогли достичь заметной оценки производительности в наших экспериментах, поскольку их оценка была почти такой же, как и у моделей ML.Таким образом, мы делаем вывод, что эти продвинутые модели DL не могут эффективно прогнозировать цены на криптовалюту, потому что используемые наборы данных с определенной формой, которую мы « передали » им в наши модели прогнозирования, вероятно, следуют почти процессу случайного блуждания, и поэтому на них лежит недостаточная информация. чтобы делать точные и надежные прогнозы на будущее.
 Цены на криптовалюту - случайный процесс? 
 На пути к построению модели, которая выполняет надежные и точные прогнозы, во-первых, мы должны определить, является ли проблема прогнозирования цены криптовалюты процессом случайного блуждания.В недавнем исследовании Stavroyiannis et al. [18] доказали, что цены на биткойны следуют процессу случайного блуждания, поскольку их эксперименты показали наличие единичных корней для нескольких интервалов времени от 1 до 180 минут, и, таким образом, надежные прибыльные торговые возможности могут быть невозможны на рынках биткойнов. Однако, поскольку эта проблема сильно зависит от временной эволюции и внешних изменений, эти результаты могут быть временными и обратными в будущем.
 Однако существует множество технических стратегий, которые большинство профессиональных трейдеров используют для принятия торговых решений на фондовом рынке и инвестиций в криптовалюту.Большинство из них кажутся эвристическими и эмпирическими стратегиями, основанными на различных технических индикаторах и паттернах, таких как «Модель поглощения  » и « Evening Star ». В недавнем исследовании использовались эти технические индикаторы и стратегии торговых паттернов для прогнозирования цен на фондовом рынке и криптовалюты [7]. Их результаты свидетельствуют о том, что стратегии технического анализа обладают сильной предсказательной силой и, следовательно, могут быть полезны на рынках криптовалют, таких как Биткойн.
 Таким образом, мы заключаем, что цены на криптовалюту в целом не являются полностью случайным процессом, но они могут быть близки к нему, что означает, что, вероятно, существуют некоторые фактические закономерности на исторических данных, которые могут помочь при попытках прогнозирования. Другими словами, мы сравниваем эту проблему с « огромным морем точек случайного блуждания, где могут существовать небольшие скрытые острова (узоры) в ». В результате необходимы дополнительные исследования для открытия альтернативных, инновационных и более сложных методов, таких как включение новых стратегий проектирования функций и создание новых алгоритмических и ансамблевых методов.
 Что такое правильный метод проверки моделей прогнозирования цен на криптовалюту? 
 Как упоминалось выше, наиболее распространенными показателями валидации для измерения производительности большинства алгоритмов регрессии являются MAE и RMSE. Однако поиск подходящей метрики проверки для моделей прогнозирования цен на криптовалюту может быть очень сложной и сложной задачей, и ее нельзя считать простым и понятным процессом. MAE и RMSE могут представлять собой неполный способ проверки проблем прогнозирования цен на криптовалюту, поскольку модель прогнозирования может иметь отличную производительность MAE и RMSE, но не может правильно предсказать изменение направления цены криптовалюты (проблема классификации).Трейдера или инвестора криптовалюты может больше интересовать будущее движение цены, чем знать точную будущую цену криптовалюты. Анализ прибыльности алгоритмических торговых стратегий показывает, что модели прогнозирования классификации были более эффективными, чем модели регрессии [8].
 Даже если мы будем использовать третью метрику оценки, которая будет измерять точность производительности движения цены криптовалюты, это все равно может представлять собой неполный метод для проверки алгоритмов прогнозирования криптовалюты.Рассмотрим следующий пример: предположим, мы хотим проверить 2 модели прогнозирования криптовалюты, используя тестовый набор из 100 вопросов, например каково будущее движение цены на следующих 100 временных шагах? Первая модель отвечает (предсказывает) на все вопросы, в то время как она правильно отвечает на 52 вопроса с оценкой точности 52%. Вторая модель отвечает только на 5 из 100 вопросов, но не может ответить на остальные 95 вопросов, а эти 5 ответов верны. Итак, вторая модель набрала 5%.Таким образом, возникает важный вопрос: « какая модель  лучшая»? Криптовалютный трейдер или инвестор, вероятно, выберет вторую модель, поскольку она действует более надежно, и для него было бы более ценно владеть моделью, которая выполняет точные прогнозы в случайные моменты времени (заданные моделью), а не владеть моделью. который выполняет ненадежные прогнозы в каждый момент (указанный пользователем).
 Таким образом, мы заключаем, что поиск подходящей метрики проверки для моделей прогнозирования цен на криптовалюту является очень сложной задачей, и поэтому альтернативные и новые методы оценки моделей прогнозирования криптовалюты имеют важное значение.
 Возвращаясь к проблеме 
 Один из наиболее важных шагов для решения любой проблемы, особенно действительно сложной и сложной, заключается в поиске правильного стратегического подхода и обеспечении полного понимания проблемы, которую мы пытаемся решить. Правильный стратегический подход должен отвечать на такие вопросы, как: должны ли мы прогнозировать цены, направление движения цены, ценовые тенденции, скачки цен и так далее. Далее, следует ли применять стратегии предварительной обработки данных и разработки функций (например,грамм. Какие функции мы должны использовать для эффективного обучения модели прогнозирования?) Кроме того, какую модель прогнозирования лучше всего применять (например, DNN, другие сложные модели прогнозирования, ансамблевые модели и т. д.), и, наконец, какой метод является подходящим для проверки эта модель? Все эти вопросы, рассматриваемые как отдельные шаги в процессе, должны быть серьезно рассмотрены, поскольку каждый из них может внести значительный вклад в любую попытку прогнозирования, чтобы эффективно аппроксимировать проблему.
 Эти шаги не являются простым процессом, поскольку мы всегда должны учитывать его хаотичный и чрезвычайно сложный характер с точки зрения его практического вклада после возможного решения. Например, может быть проще решить и, возможно, более выгодно для мира инвестиций и торговли предсказать, будет ли цена просто увеличиваться или уменьшаться (проблема классификации для прогнозирования движения цены), а не прогнозировать точное значение цены криптовалюты.Ниже вкратце представлены некоторые примеры стратегических подходов.
 Вместо принятия определенного временного интервала можно использовать различные временные интервалы более или менее частотных наборов исторических данных для прогнозирования цен на конкретном будущем интервале, чтобы более эффективно использовать и использовать всю возможную информацию, которая содержится в историческом наборе данных. может содержать. Другой подход может заключаться в том, чтобы вместо прогнозирования цены или направления движения по одному дискретному будущему временному значению прогнозировать среднюю и направление движения цены или пиковую цену в рамках будущего временного окна (этот подход был бы больше похож на задачу прогнозирования тренда) .
 Идентификация и распознавание образов может быть другим подходом. Этот подход был бы больше похож на структуру обнаружения шаблонов, в которой модель будет обнаруживать определенные области шаблона, чтобы выполнить прогноз. Более конкретно, если мы сможем идентифицировать особенности характеристик возможных полезных паттернов, которые обнаружила модель прогнозирования, то мы могли бы отфильтровать бесполезные входные данные последовательности, которые не имеют прогнозной информации, а затем использовать только полезные входные данные последовательности, которые, возможно, помогут в надежных и надежных исходных данных. точные прогнозы.В этом случае модель прогнозирования будет выполнять операции прогнозирования только тогда, когда входная последовательность попадает в ту же категорию, что и выбранные шаблоны. Эта структура будет больше похожа на то, как часто действует профессиональный трейдер, который принимает инвестиционные решения на основе своих личных выбранных паттернов и рецептов индикаторов при техническом анализе исторических ценовых графиков.
 Наконец, другим подходом могло бы стать исследование эвристических моделей и других финансовых индикаторов, которые профессиональные трейдеры и банкиры используют в своей торговле и финансовом техническом анализе.Важно определить, как эти методы на самом деле помогают прогнозам и инвестиционным решениям более математическим образом (если они действительно работают) и, возможно, включить эти методы в структуру машинного обучения для разработки моделей совместного прогнозирования. Это может быть эффективная структура для прогнозирования криптовалюты.
 Выводы 
 В этой работе мы оценили продвинутые модели DL для прогнозирования цен на криптовалюту, а также исследовали три исследовательских вопроса, касающихся этой проблемы, в рамках подхода обзора и обсуждения.Наши результаты показали, что представленные модели являются неэффективными и ненадежными предсказателями цен на криптовалюту, вероятно, из-за того, что эта проблема очень сложна, и даже передовые методы глубокого обучения, такие как LSTM и CNN, не могут эффективно решить. Кроме того, основываясь на наших экспериментальных результатах и исследованиях, касающихся наших исследовательских вопросов о проблеме цен на криптовалюту, мы делаем вывод, что цены на криптовалюту следуют почти случайному процессу, в то время как, вероятно, существует несколько скрытых закономерностей, в которых интеллектуальная структура должна идентифицировать их, чтобы модель прогнозирования, позволяющая делать точные и надежные прогнозы.Следовательно, следует изучить новые сложные алгоритмические методы, альтернативные подходы, новые показатели валидации.
 Наконец, поскольку наборы данных криптовалюты следуют типичным шаблонам временных рядов, можно логически заключить, что вопросы исследования, поставленные в этой работе, а также наши заключительные замечания и предложения применимы ко всем доменам приложений, в которых наборы данных демонстрируют поведение временных рядов.
 Список литературы 
 1. Ага DW. Ленивое обучение. Гейдельберг: Спрингер; 2013. [Google Scholar] 2.Алоизиус, Н., Гита, М .: Обзор глубоких сверточных нейронных сетей. В: Международная конференция по связи и обработке сигналов (ICCSP), 2017 г., стр. 588–592. IEEE (2017)
 3. Амджад, М., Шах, Д .: Торговля биткойнами и прогнозирование временных рядов в Интернете. В: NIPS 2016 Time Series Workshop, pp. 1–15 (2017)
 4. Дэн Н, Тиан Й, Чжан С. Машины опорных векторов: теория, алгоритмы и расширения на основе оптимизации. Бока-Ратон: Чепмен и Холл / CRC; 2012. [Google Scholar] 5. Исмаил Фаваз Х, Форестье Дж., Вебер Дж., Идумгар Л., Мюллер П. А..Глубокое обучение для классификации временных рядов: обзор. Данные Мин. Знай. Discov. 2019; 33 (4): 917–963. [Google Scholar] 6. Грейвс А. Долговременная кратковременная память. В: Грейвс А., редактор. Маркировка контролируемых последовательностей с помощью рекуррентных нейронных сетей. Гейдельберг: Спрингер; 2012. С. 37–45. [Google Scholar] 7. Хуанг Дж. З., Хуанг В., Ни Дж. Прогнозирование доходности биткойнов с помощью многомерных технических индикаторов. J. Finan. Data Sci. 2019; 5 (3): 140–155. [Google Scholar] 8. Джи С., Ким Дж., Им Х. Сравнительное исследование прогнозирования цен на биткойны с использованием глубокого обучения.Математика. 2019; 7 (10): 898. [Google Scholar] 9. Ливиерис, И.Э., Пинтелас, Э., Пинтелас, П .: Модель CNN-LSTM для прогнозирования временных рядов цен на золото. Neural Comput. Прил. (2020)
 10. Ло, У.Я .: Методы классификации и регрессионного дерева. Wiley StatsRef: Статистический справочник в Интернете (2014)
 11. Монтгомери, округ Колумбия, Дженнингс К.Л., Кулахчи М. Введение в анализ и прогнозирование временных рядов. Хобокен: Уайли; 2015. [Google Scholar] 12. Нараянан А., Бонно Дж., Фелтен Э., Миллер А., Голдфедер С.Биткойн и криптовалютные технологии: всестороннее введение. Princeton: Princeton University Press; 2016. [Google Scholar] 13. Ольвера-Хуарес Д., Уэрта-Мансанилья Э. Прогнозирование ценообразования биткойнов с помощью гибридных моделей: обзор литературы. Int. J. Adv. Англ. Res. Sci. 2019; 6 (9): 161–164. [Google Scholar] 14. Pintelas, E., Livieris, I.E., Stavroyiannis, S., Kotsilieris, T., Pintelas, P .: Вопросы фундаментального исследования и предложения по прогнозированию цен на криптовалюты с использованием DNN. Технический отчет, TR20-01, Университет Патры (2020)
 15.Шустер М., Паливал К.К. Двунаправленные рекуррентные нейронные сети. IEEE Trans. Сигнальный процесс. 1997. 45 (11): 2673–2681. [Google Scholar] 16. Шинтэйт Т., Пичл Л. Классификация прогнозов тенденций для высокочастотных временных рядов биткойнов с глубоким обучением. J. Risk Finan. Manag. 2019; 12 (1): 17. [Google Scholar] 17. Сиами-Намини, С., Таваколи, Н., Намин, А.С.: Сравнение ARIMA и LSTM при прогнозировании временных рядов. В: 17-я Международная конференция IEEE по машинному обучению и приложениям (ICMLA), 2018 г., стр.1394–1401. IEEE (2018)
 18. Ставрояннис С., Бабалос В., Бекирос С., Лахмири С., Уддин Г.С. Высокочастотные мультифрактальные свойства Биткойна. Phys. A: Стат. Мех. Прил. 2019; 520: 62–71. [Google Scholar] Глобальный отчет по рынку управления крипто активами, 2021 г .: 
 Дублин, 9 ноября 2021 г. (GLOBE NEWSWIRE) - «Рынок управления криптоактивами по решениям (хранитель и кошельки), типу приложения (веб- и мобильное), конечному пользователю (частному лицу и предприятию (учреждения (BFSI, Hedge) Фонды), Розничная торговля и электронная коммерция)), Отчет «Регион - Глобальный прогноз до 2025 года» был добавлен в  ResearchAndMarkets.com  предложение.
 Прогнозируется, что объем глобального рынка управления криптоактивами вырастет с 0,4 млрд долларов США в 2021 году до 1,2 млрд долларов США к 2026 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) 21,5% в течение прогнозируемого периода.
 Растущее финансирование венчурного капитала и рост инвестиций в технологии управления криптовалютными активами будут стимулировать рост рынка.
  На основе решения сегмент управления кошельком станет самым быстрорастущим рынком в прогнозный период 
 Решение для управления кошельком позволяет предприятиям защитить свои цифровые активы и оптимизировать бизнес-операции.Этим решением в основном пользуются управляющие активами и небольшие финансовые учреждения.
 Принятие криптовалюты растет как в крупных, так и в небольших финансовых учреждениях. Ожидается, что в течение прогнозируемого периода спрос на решение для управления кошельком возрастет. Следовательно, поставщики решений для криптоактивов могут использовать новые возможности на рынке управления криптоактивами.
  В зависимости от типа приложения мобильный сегмент, в котором будет зафиксирован самый высокий темп роста в течение прогнозируемого периода 
 Мобильные приложения, созданные для обмена криптовалют, могут упростить работу трейдеров и майнеров.Появилось несколько приложений для фондовой биржи с приложениями для криптовалюты, и эти типы приложений не только позволяют полностью контролировать цифровые активы, но и с ними можно торговать. При использовании блокчейна эти криптовалюты могут использоваться для всех видов платежей и транзакций.
 Приложения электронного кошелька, как правило, хранят цифровые активы и деньги, позволяя пользователю тратить на транзакции с использованием технологии блокчейн. С другой стороны, приложения для отслеживания цифровых активов изо всех сил стараются предоставлять обновленную информацию о курсах, сделках, динамике рынка и портфеле различных криптовалют.Несколько поставщиков управления криптовалютными активами включают Coinbase, Gemini и Crypto Finance, Vo1t и BitGo.
  Ожидается, что Азиатско-Тихоокеанский регион будет самым быстрорастущим рынком в ближайшие годы 
 Ожидается, что регион Азиатско-Тихоокеанского региона предоставит значительные возможности роста для поставщиков, работающих на рынке управления криптовалютами в течение прогнозируемого периода. Быстрое развитие сетевой инфраструктуры, облачных вычислений, экономического роста и стабильной геополитической системы обеспечило платформу для роста поставщиков решений в регионе APAC.
 Наличие и использование цифровой валюты существенно влияет на финансовую систему в Азиатско-Тихоокеанском регионе. Рост криптовалют привлекает многие крупные финансовые учреждения к достижению большей гибкости бизнеса в банковских системах. Криптовалюта, основанная на технологии блокчейн, позволяет институциональным клиентам проводить транзакции и обмены, тем самым ускоряя торговлю. Цифровая валюта не требует вмешательства третьих лиц благодаря децентрализованным сетям.
 Таким образом, растущее распространение криптовалют в финансовых учреждениях будет способствовать росту рынка управления криптовалютными активами в Азиатско-Тихоокеанском регионе.
  Premium Insights 
 Увеличение финансирования венчурного капитала и рост инвестиций в технологию управления криптоактивами для стимулирования роста рынка
 Сегмент управления кошельком для удержания большей доли рынка в течение прогнозного периода
 Сегмент индивидуальных пользователей для удержания большего Доля рынка в течение прогнозного периода
 Облачный сегмент для учета большей доли рынка в течение прогнозного периода
 Мобильный сегмент, который будет лидировать на рынке управления криптоактивами в течение прогнозного периода
 Сегмент Android, чтобы удерживать большую долю рынка в течение прогнозного периода
 Вертикальные институциональные организации, которые будут лидировать на рынке в течение 2018-2026 годов
 Азиатско-Тихоокеанский регион станет лучшим рынком для инвестиций в течение прогнозируемого периода в сегменте индивидуальных пользователей
 Азиатско-Тихоокеанский регион станет лучшим рынком для инвестиций в течение Период прогноза в сегменте предприятий 901 06
  Динамика рынка 
 Драйверы
 Высокие денежные переводы в развивающихся странах
 Рост венчурных инвестиций
 Защита криптовалютных активов
 Защита криптовалютных активов
 Распространение технологии блокчейн
 осведомленности и технического понимания криптовалюты
 Возможности
 Принятие криптовалюты в разных вертикалях
 Потенциальные неиспользованные рынки
 Вызовы
 Безопасность, конфиденциальность и контроль
 Технические проблемы Тенденции 
 Первоначальное предложение монет
 Тенденции
 Первоначальное предложение обмена
 Предложение токенов безопасности
 Простое соглашение о будущих токенах
 9 0002 Криптовалюты
 Биткойн
 Ethereum
 Binance Coin
 Cardano
 Tether
 Ripple
 Dashcoin
 Litecoin
 Соединенное Королевство Соединенное Королевство
 Япония
 Южная Корея
 Китай
 Индия
  Профили компании 
 Altpocket
 Amberdata
 Anchorage
 Bakkt
Binance Bitgo Binance Cointracker Crypto Finance
 Exodus Movement
 Gem
 Gemini
 Iconomi
 Itbit (Paxos)
 Koine Finance
 Koinly
 Kryptogrape
 9010 tfort Opus Labs
 Tradeium
 Vo1t
 Xapo
 Для получения дополнительной информации об этом отчете посетите https: // www.researchchandmarkets.com/r/b551hx
  
 3 Невероятно важные прогнозы криптовалюты на 2022 год 
  Наши прогнозы криптовалюты оказались точными с тех пор, как мы опубликовали наш первый прогноз криптовалюты 5 лет назад (как первые в мире публичные прогнозы по рынку криптовалют). Что касается нашего прогноза криптовалюты на 2022 год, действительно выделяется одна вещь: двояковыпуклый рынок криптовалют, но на стероидах. Гиперпространственный криптовалютный рынок важен для инвесторов, потому что он подразумевает, что «выбор криптовалюты», по-видимому, является наиболее важным советом для успешного инвестирования в криптовалюту в 2022 году.Не все криптовалюты вырастут, некоторые из них будут лучше. Более того, мы ожидаем, что криптовалюта приблизится к главной вершине, если не к длительной вершине, в 2022 году. 
 Мы начинаем наши прогнозы по криптовалюте на 2022 год с обзора тех, которые мы опубликовали год назад. Это потому, что мы прозрачны и открыто указываем, какие прогнозы сработали, а какие нет. Быть открытым и при этом становиться уязвимым для критики - это отношение, которое вы никогда ни с кем не встретите. Мы гордимся ценностями, которые разделяем в нашей исследовательской группе, открытость и прозрачность - одни из них.
 Мы продолжим три прогноза криптовалюты на 2022 год. Самый важный - это бифуркация (начавшаяся после краха Corona), которая усилится еще больше. Мы называем это двояковыпуклыми криптовалютными рынками на стероидах, и понимание этого будет иметь решающее значение для успеха в 2022 году.
 Прогнозы криптовалюты в прошлом году: спот-на 
 Мы опубликовали 6 прогнозов криптовалюты на 2021 год, которые необходимо прочитать, и мы сделали это несколько раз. за несколько месяцев до начала года. Мы хотим оставаться честными.Это обзор прошлогодних прогнозов криптовалюты (копирование / вставка). Мы указываем для каждого прогноза, насколько оно было точным или нет.
  Прогноз криптовалюты № 1 : Светский бычий криптовалютный рынок ускорится в 2021 году, не столь шокирующий прогноз криптовалюты.
 => 100% точность, и, чтобы усложнить задачу, с мая 2020 года мы получили сильно разветвленный криптовалютный рынок.
  Прогноз криптовалюты # 2 : Настоящий прорыв в внедрении технологий блокчейна и криптовалюты, без шока .
 => 100% точность, особенно с NFT.
  Прогнозирование криптовалюты № 3 : Банковское дело переходит на блокчейн и криптовалюту. Это наверняка немного шокирует, так как многие думали, что блокчейн и криптовалюта были созданы и ушли навсегда. Нет ничего более далекого от истины.
 => 100% точность, банки в первую очередь ориентированы на блокчейн, а центральные банки - на CBDC.
  Прогноз криптовалюты # 4 : приток институционального капитала на крипторынки ускоряется.
 => 100% точность, есть масса точек данных, подтверждающих это.
  Прогноз криптовалюты # 5 : XRP взлетает до небес. Это самый спорный прогноз криптовалюты на 2021 год, и многие не поверят в него, пока это не произойдет ..
 => Частично судебный процесс SEC замедлил XRP. Однако те, кто серьезно отнеслись к этому прогнозу, получат 3 аэродрома (FLR, SGB, EXFI) до начала 2022 года. Таким образом, в некотором смысле конечные результаты для держателей XRP похожи на XRP, который зашкаливает.
  Прогноз криптовалюты # 6 : InvestingHaven делает несколько криптомиллионеров. Те криптоинвесторы, которые были лояльны к исследованиям премиальных криптовалютных инвестиций InvestingHaven, будут сильно вознаграждены в 2021 году. Те, кто начинал со значительным капиталом и следил за нашими исследованиями в последние несколько лет, станут миллионерами в 2021 году. Теперь ЭТО смелый прогноз. .
 => Практически, мы знаем как факт, что многие из наших участников заработали шестизначные цифры в 2021 году. Мы достигли нескольких мультибэггеров в 2021 году, но также и в 2020 году.Так что, если бычий рынок криптовалюты продолжится в 2022 году и мы достигнем еще нескольких мультибэггеров (кто знает, а также еще нескольких десятибэггеров, как в 2020 и 2021 годах), мы сделаем криптомиллионеров своей работой.
 «Очевидный» прогноз криптовалюты на 2022 год: BTC до 100k 
 Мы считаем, что BTC может вырасти до 100k. Это возможность с большой долей вероятности.
 Самый длинный таймфрейм графика BTC, кстати, довольно феноменальный график, показывает, что текущая установка может легко позволить перейти к 100k, не считаясь драматичным или растянутым.
 Для сравнения: переход на 20k назад в 2017 году был действительно драматичным. Переход к 100 тыс. В 2022 году будет «небольшим подъемом» в контексте самого долгосрочного графика BTC, показанного ниже.
 Почему переход на 100 000 невероятно важен?
 Потому что это вызовет много шума и шума в основных финансовых СМИ. Это также затронет эмоции многих инвесторов, которые достаточно знакомы с криптовалютным инвестированием. Они сделают неправильный поступок не в то время.
 Это то, что мы недавно написали в нашей службе исследования крипто-инвестиций для премиум-членов.Это цитата из криптовалютного оповещения премиум-класса, и в нем подчеркивается тип психологического и эмоционального «коучинга», которым мы делимся с премиум-участниками в нашей исследовательской службе.
 СМИ снова начнут освещать биткойны и криптовалюту. «Гуру» начнут делать «бычьи» прогнозы. «BTC to the moon» станет повествованием, и повествование создаст заголовки, такие как BTC до 200k, BTC до 300k, и, в конечном итоге, наступит день, когда вы найдете BTC до 1 миллиона.
 Невинные инвесторы и инвесторы фондового рынка, которым надоели очень сложные условия 2021 года (S&P 500 ATH, но большинство акций падают), массово перейдут в криптовалюту.
 Когда рынок поглотит большую часть невинного капитала инвесторов, наступит момент, когда рынок начнет поворотный момент. И большинство этого не увидит, ПОТОМУ ЧТО ОНИ ПРЕДВАРИТЕЛЬНЫ. Большинство будет мечтать и не обратит внимания на малозаметные признаки изменения тренда. Они не выйдут со своим капиталом, они могут даже добавить больше в криптовалюту, и при каждой капле они будут думать: «Отлично, купите возможность провала», в то время как в действительности все будет прямо противоположным: «вы пропустили выход - теперь возможность, потому что ваши эмоции создали предвзятость в нашей психической системе ».
 Лучше быть осторожным, когда BTC пересечет отметку 100 тыс. Вы должны начать программировать себя на выход, в то время как окружающая среда будет делать обратное. Наша исследовательская служба поможет вам в этом.
 Также обратите внимание, что пересечение 100k приблизит BTC к вершине графика. Это предполагает, что BTC будет близок к главной вершине и поворотной точке.
 Обязательное условие: бычий рынок криптовалюты продолжится после того, как доллар замедлится. 
 Абсолютно обязательным условием для продолжения роста рынка BTC и криптовалюты является более мягкий доллар.
 Как видно на графике ниже, доллар США в 2022 году является очень бычьим. Он слишком бычий, чтобы позволить BTC перейти на новый ATH. Просто так с сильным долларом этого не случится.
 Нам нужно увидеть, что доллар США будет замедляться. Он должен либо замедлиться, либо стать плоским, чтобы рисковые активы, такие как криптовалюта, засияли. Обратите внимание, что то же самое мы писали о золоте в нашем прогнозе на 2022 год.
 Итак, мы говорим здесь о межрыночной динамике. Доллар США имеет отрицательную корреляцию с рисковыми активами, такими как криптовалюта.Мы не говорим о оцифровке доллара США, это совершенно не связано.
 Почему доллар США невероятно важен для биткойнов и криптовалюты?
 Из-за отрицательной корреляции между обоими активами. В этом легко убедиться: в 2021 году было несколько периодов продаж в BTC, они произошли именно в то время, когда доллар рос (подумайте, середина мая, конец июня, начало-середина сентября, начало-середина сентября). Ноябрь).
 Невероятно важный прогноз криптовалюты: двояковыпуклые криптовалютные рынки на стероидах в 2022 году 
 И вот САМЫЙ важный прогноз криптовалюты на 2022 год применительно к криптовалютным рынкам: двухфуркационный, но на стероидах.
 После краха Corona мы заметили необычное поведение на криптовалютных рынках: рынки с двумя ветвями. Очень часто было несколько избранных монет или токенов, которые росли, в то время как остальные криптовалюты оставались неизменными. Это явление никогда не было столь явным, как в последние 12–18 месяцев.
 Что это на самом деле означает, в сочетании с двумя другими предсказаниями криптовалюты, описанными выше, так это то, что криптоинвесторы должны быть начеку для установок, подобных показанной ниже.Нет лучшего способа объяснить это, визуализировав это на текущем примере: ПЕСОК.
 Это график SAND в октябре 2021 года.
 Это тот же график месяц спустя, прямо перед началом 2022 года.
 10 упаковок за один ровно месяц.
 Почему это так важно?
 Совершенно очевидно, не правда ли. Ноябрь 2021 года был месяцем с медвежьим уклоном для всего рынка криптовалют, за исключением нескольких токенов.SAND является наиболее яркой иллюстрацией криптовалюты с чрезвычайно бычьим ценовым движением за месяц, когда большинство из них было плоским или медвежьим.
 Мы ожидаем большего в 2022 году.
 Очевидно, что большую прибыль от инвестирования в криптовалюту в 2022 году получат немногие счастливчики.

Модель	Описание
LSTM	слой LSTM с 50 уровнями
9075 LSTM 9075 и 15 единиц, соответственно
BiLSTM	Слой BiLSTM с 60 единицами
BiLSTM	Два слоя BiLSTM с 40 и 20 единицами, соответственно
CNN-LSTM	слой с 64 сверточными фильтрами размер (2,)
	Сверточный слой со 128 фильтрами размера (2,)
	Максимальный слой объединения с размером (2,)
	Слой LSTM со 100 единицами
CNN-LSTM	Сверточный слой с 64 фильтрами размера (2,)
	Сверточный слой со 128 фильтрами размера (2,)
	Максимальный слой объединения с размером (2,)
	Слой LSTM с 70 единицами
	Плотный слой с 16 нейронами
CNN-BiLSTM	Сверточный слой с 64 фильтрами размером (2, )
	Сверточный слой со 128 фильтрами размера (2,)
	Максимальный слой объединения с размером (2,)
	Слой LSTM со 100 единицами
CNN-BiLSTM	Сверточный слой с 64 фильтрами размера (2,)
	Сверточный слой со 128 фильтрами размера (2,)
	Максимальный объединяющий слой размером (2,)
	Слой BiLSTM с 70 единицами
	Плотный слой с 16 нейронами

conspi.ru - Конспирология - Теория заговора

«Бычий рынок еще не начинался». В BTC.TOP дали прогноз по биткоину :: РБК.Крипто

$100 тыс.

Высокий риск

Потенциал сохраняется

Рынок на позитиве

Эксперт дал прогноз по курсу биткоина и Ethereum до конца недели

Сноуден раскрыл главную причину роста цены биткоина

Стоит ли в 2021 году вкладывать деньги в криптовалюту: прогноз Investing.com Россия

Обвал биткоина и других криптовалют может иметь сразу несколько объяснений

Обвал рынка криптовалюты. Что будет дальше? Прогноз экспертов | Блокчейн24

Facebook снова смягчил правила размещения рекламы криптовалют

с использованием модели ARIMA

Набор данных

Анализ разведочных данных

Японский подсвечник

Прогноз цен с использованием ARIMA

ARIMA Модель

Прогноз

SARIMAX Модель

Прогнозирование модели ARIMA

Проверка

Конечные ноты

Криптовалютные рынки могут притормозить

Цена Биткойн развивает возможности на своих пунктирных и фигурных графиках

Цена Ethereum упала обратно в медвежий флаг

XRP на острие ножа, предупреждая о широком коллапсе, если быкам не удастся удержать поддержку

криптовалют: как это работает?

Взгляд финансового директора Coinbase на будущее криптовалюты

Комиссия за торговлю криптовалютой не является бизнес-моделью

Кривая принятия институциональных инвесторов выходит за рамки биткойнов

Крипто-ETF приносят новых пользователей и бизнес-возможности

Исследование проблемы прогнозирования цен на криптовалюту: подход глубокого обучения

Эммануэль Пинтелас

Иоаннис Э.Ливиерис

Ставрос Ставрояннис

Теодор Котсилиерис

Панайотис Пинтелас

Abstract

Введение

Краткое описание расширенных моделей глубокого обучения

Экспериментальная методология

Таблица 1.

Набор данных

Экспериментальные результаты

Таблица 2.

Таблица 3.

Оценка надежности прогнозирования

Обсуждение

Может ли глубокое обучение эффективно прогнозировать цены на криптовалюту?

Цены на криптовалюту - случайный процесс?

Что такое правильный метод проверки моделей прогнозирования цен на криптовалюту?

Возвращаясь к проблеме

Выводы

Список литературы

Глобальный отчет по рынку управления крипто активами, 2021 г .:

3 Невероятно важные прогнозы криптовалюты на 2022 год

Прогнозы криптовалюты в прошлом году: спот-на

«Очевидный» прогноз криптовалюты на 2022 год: BTC до 100k

Обязательное условие: бычий рынок криптовалюты продолжится после того, как доллар замедлится.

Невероятно важный прогноз криптовалюты: двояковыпуклые криптовалютные рынки на стероидах в 2022 году

Добавить комментарий Отменить ответ