авторегресійна модель

Розроблення програмного та алгоритмічного забезпечення для прогнозування курсу криптовалют з використанням методів фрактального аналізу

У роботі створено програмне та алгоритмічне забезпечення для моделювання та прогнозування криптовалюти Bitcoin з використанням фрактальної моделі ARFIMA (AutoRegressive Fractionally Integrated Moving Average). Проведено аналіз моделей прогнозування часових рядів (авторегресійні, фрактальні).  Також  проведено   підбір найбільш відповідних параметрів обраної фрактальної моделі для максимізації точності з огляду на метрику RMSE. Проаналізовані ряди на наявність тренду, сезонності, білого шуму, нестаціонарності та довготривалої пам’яті.