В роботі проведено порівняльний аналіз наукових публікацій, щодо можливості передбачення напрямку криптовалютного курсу за допомогою даних відкритих числових індикаторів, за результатами якого можна зробити висновок, що через волатильність криптовалютного ринку та необхідність точного прогнозування виникає потреба в створенні агрегованого індикатора, який буде враховувати поточний курс ціни активу, параметри простих індикаторів, об'єму торгів, тощо. Крім того цей індикатор буде параметром для застосування моделі багатокритеріального аналізу в процесі підтримки прийняття рішень для трейдингу криптовалют. Також розроблено програмну систему підтримки прийняття рішень для трейдера криптовалют на платформі Trading View, яка дає змогу трейдеру криптовалют отримати значення поточної ситуації криптовалютного ринку у вигляді значення за допомогою методу вагових коефіцієнтів та вибраних індикаторів. Серед вибраних індикаторів: RSI, MA, CCI, Stochastic Oscillator, OBV, ADX, CMF для визначення моменту відкриття позиції, та Fibonacci Retracement, Ichimoku Cloud для визначення закриття позицій. З урахуванням всіх індикаторів та визначених для них коефіцієнтів отриманий діапазон значень від 0 % до 100 %. Якщо значення індикатора перейде поріг у 20 % – це означає, що необхідно повідомити трейдера про можливу точку входу. Тобто значення від 20 % до 40 % це слабка ефективність, від 40 % до 60 % це середня ефективність, від 60 % до 80 % це сильна ефективність, а значення більше 80 % не буде перекриватись новими значеннями для пірамідінгу для кращого коефіцієнту загальної успішності індикатора. Значення індикатора визначає потенційну ефективність відкриття позицій, а завдяки індикатору RSI визначається напрям відкриття позицій. Напрям позиції поділяється на лонг та шорт.
Розроблено індикатор для платформи TradingView, який на відміну від існуючих простих індикаторів збирає дані з відкритого доступу та вираховує потенційну точку для відкриття позиції. Отримання числового значення одного індикатора дає змогу зекономити час трейдеру для перегляду та аналізу збірки індикаторів та часу для вирішення відкриття позиції, оскільки криптовалютний ринок відомий своєю раптовою волатильністю, де необхідно швидко прийняти рішення.
1. Royal, James (2024). Crypto vs. stocks: What's the better choice for you? Retrieved from: https://www.bankrate.com/investing/crypto-vs-stocks/
2. Reiff, Nathan (2024). Why Is Bitcoin Volatile? Retrieved from: https://www.investopedia.com/articles/investing/052014/why-bitcoins-valu...
3. Oyedele, A. A., Ajayi, A. O., Oyedele, L. O., Bello, S. A., & Jimoh, K. O. (2023). Performance evaluation of deep learning and boosted trees for cryptocurrency closing price prediction. Expert Systems with Applications. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119233
4. Cohen, Gil (2023). Intraday trading of cryptocurrencies using polynomial auto regression[J]. AIMS Mathematics, 8(4), 9782–9794. http://doi.org/10.3934/math.2023493
5. Al-Nefaie, A H, & Aldhyani, T H H. (2022). Bitcoin Price Forecasting and Trading: Data Analytics Approaches. Electronics, 11(24), 4088. https://doi.org/10.3390/electronics11244088
6. Jaquart, Patrick, Köpke, Sven, & Weinhardt, Christof (2022). Machine learning for cryptocurrency market prediction and trading. The Journal of Finance and Data Science, 8, 331–352. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2022.12.001
7. Wei, M., Sermpinis, G., & Stasinakis, C. (2023). Forecasting and trading Bitcoin with machine learning techniques and a hybrid volatility/sentiment leverage. Journal of Forecasting, 42(4), 852–871. https://doi.org/10.1002/for.2922
8. Cocco, L, Tonelli, R, & Marchesi, M. (2021). Predictions of bitcoin prices through machine learning based frameworks. PeerJ Comput Sci, 7:e413. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.413. PMID: 33834099; PMCID: PMC8022579.
9. McCoy, M., & Rahimi, S. (2020). Prediction of Highly Volatile Cryptocurrency Prices Using Social Media. International Journal of Computational Intelligence and Applications, 19(4). https://doi.org/10.1142/S146902682050025X
10. Sapkota, Niranjan, & Grobys, Klaus (2019). Predicting Cryptocurrency Defaults. SSRN, 23p. http://doi.org/10.2139/ssrn.3383535
11. Sabry, F., Labda, W., Erbad, A., & Malluhi, Q. (2020). Cryptocurrencies and artificial intelligence: Challenges and opportunities. IEEE Access, 8, 175840–175858. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3025211
12. Patel, Jay, Kalariya, Vasu, Parmar, Pushpendra, Tanwar, Sudeep, Kumar, Neeraj, & Alazab, Mamoun (2020). Stochastic Neural Networks For Cryptocurrency Price Prediction. IEEE Access, 8, 82804–82818. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2990659
13. Chong, Terence, & Ng, Wing-Kam (2008). Technical analysis and the London stock exchange: Testing the MACD and RSI rules using the FT30. Applied Economics Letters, 15(14), 1111–1114. https://doi.org/10.1080/13504850600993598
14. Caldera, H., & Lavanya, W. (2020). Combinatorial Impact of Technical Indicators on Price Prediction in Colombo Stock Market. 20th International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer), Colombo, Sri Lanka, 2020. IEEE Xplore, 256–261. https://doi.org/10.1109/ICTer51097.2020.9325500
15. Kouatli, Issam, & Yunis, Manal (2021). A Guide to stock-trading decision Making based on popular Technical Indicators. 2021 International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA), Sakheer, Bahrain. IEEE Xplore, 283-287. https://doi.org/10.1109/DASA53625.2021.9682337
16. Cohen, Gil (2022). Algorithmic Trading and Financial Forecasting Using Advanced Artificial Intelligence Methodologies. Mathematics, 10(18), 3302. https://doi.org/10.3390/math10183302
17. Szetela, Beata, Mentel, Grzegorz, Mentel, Urszula, & Bilan, Yuriy (2020). Directional Movement Distribution in the Bitcoin Markets. Engineering Economics, 31, 188–196. https://doi.org/10.5755/j01.ee.31.2.25162
18. Cohen, Gil, & Qadan, Mahmoud (2022). The Complexity of Cryptocurrencies Algorithmic Trading. Mathematics, 10(12), 2037. https://doi.org/10.3390/math10122037
19. Drozdovica, Jekaterina (2016). What is TradingView? An Overview of Features and Benefits. Retrieved from: https://capital.com/what-is-tradingview