Моделирование цены криптовалют на централизованных биржах с использованием эконометрических методов и машинного обучения

В последние годы криптовалюты привлекают внимание инвесторов, трейдеров и экономистов всего мира из-за уникальности и быстрого расширения данной экономической сферы, наличия потенциала для будущего технологического развития рынка электронных финансов. Из-за отсутствия механизма контроля, меньшей надежностью и безопасностью децентрализованной части рынка криптовалют, более 80% торгового объёма криптовалютами приходится именно на централизованные биржи. Достаточно большое количество работ в мире делают акцент на анализе одного конкретного токена, полностью игнорируя изучение нескольких токенов одновременно или делая акцент при анализе на конкретном методе эконометрики или машинного обучения. Настоящее исследование старается исправить ряд неточностей, допущенных в этих работах, и использует для анализа более широкий список статистических методов, а также не делает акцент на одной монете. В качестве выборки были взяты данные с сайта Binance со следующими метриками: дата, цена открытия, цена закрытия, наибольшая цена за период, объём торгов за период с 16.10.2020 по 13.03.2024. В качестве основного признака используется цена закрытия. Интервал полученных с сайта биржи датасетов – 1 день, 1 час, 4 часа, 5, 15 и 30 минут, но используется в основном диапазон в один день. На основе этих данных были построены ряд моделей, в качестве финальных метрик для сравнения использовались MSE, MAE, RMSE, MAPE.