Development of a Cryptocurrency Trading Strategy Using Machine Learning Methods

Capa

Citar

Texto integral

Acesso aberto Acesso aberto
Acesso é fechado Acesso está concedido
Acesso é fechado Somente assinantes

Resumo

This article presents the results of a study aimed at forecasting signals for buying and selling Bitcoin cryptocurrency using machine learning models. The conducted analysis included the study of cryptocurrency features and markets, technical analysis, development of trading strategies, application of mathematical methods based on moving averages, and building classification models for buy or sell signals. The results demonstrate the effectiveness of applying machine learning models in modern trading strategies in the cryptocurrency market.

Sobre autores

Svetlana Mikhaiylova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Autor responsável pela correspondência
Email: ssmihajlova@fa.ru
ORCID ID: 0000-0001-9183-8519

Dr. Sci. (Econ.), Associate Professor, Professor, Department of Data Analysis and Machine Learning, Faculty of Information Technologyand and Big Data Analysis

Rússia, Moscow

Sabina Sabirova

Financial University under the Government of the Russian Federation

Email: 202617@edu.fa.ru

Faculty of Information Technology and Big Data Analysis

Rússia, Moscow

Bibliografia

  1. Belova E., Okorokov D. Technical analysis of financial markets. Tutorial. Litrov, 2021.
  2. Safiullin M.A., Elshin L.A., Abdukaeva A.A. Development of a stochastic model for medium-term forecasting of the cryptocurrency exchange rate (according to the scenario). Finance and Credit. 2018. Vol. 24. Issue 17. Pp. 1046–1060. (In Rus.)
  3. Avdeev A.V. Comparison of types of technical analysis indicators and selection of logical categories of indicators for further use in algorithms of the stock exchange trading system. News of Tula State University. Economic and Legal Sciences. 2019. No. 2. Pp. 12–18.
  4. Ostrinskaya L.I., Stragis A.Yu. Optimization of strategies when working in financial markets. Omsk Scientific Bulletin. 2005. No. 2 (31). Pp. 194–197. (In Rus.)
  5. Pershin A.D. Development of trading thirds of cryptocurrencies to determine entry and exit points of trading positions based on machine learning algorithms. Moscow, 2023.
  6. Bolshakov S.N., Kim O.L. Trading strategies of digital currencies on cryptobexchanges. Regional Problems of Economic Transformation. 2022. No. 2 (136). Pp. 82–90. (In Rus.)
  7. John K., O'Hara M., Saleh F. Bitcoin and more. Annual Review of Financial Economics. 2022. Vol. 14. Pp. 95–115. (In Rus.)
  8. Ferdiansyah. Research on Bitcoin stock market forecasting: Methods, techniques and tools. Annual research seminar for graduate students. April 10–11, 2019, Universiti Teknologi Malaysia, Johor Bahru, Skudai.
  9. Giudici G., Milne A., Vinogradov D. Cryptocurrencies: market analysis and prospects. Journal of Economics, Industry and Business. 2020. No. 47. P. 118. URL: https://doi.org/10.1007/s40812-019-00138-6.

Arquivos suplementares

Arquivos suplementares
Ação
1. JATS XML
2. Fig. 1. Global market capitalization of cryptocurrencies

Baixar (35KB)
3. Fig. 2. Visualization of moving averages and signals

Baixar (39KB)
4. Fig. 3. Correlation of features and signal

Baixar (14KB)
5. Fig. 4. Analysis of correlations of an expanded set of features

Baixar (29KB)
6. Fig. 5. Modeling results based on initial features

Baixar (127KB)
7. Fig. 6. Simulation results based on an extended set of features

Baixar (161KB)
8. Fig. 7. Assessing the importance of features

Baixar (35KB)
9. Fig. 8. Building models after reducing the dimensionality of features

Baixar (140KB)


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».