Создание и использование chainlet для прогнозирования цен криптовалют

Abstract

Объектом исследования является проблема прогнозирования стоимости криптовалют. Целью работы является разработка и реализация методов для построения chainlet и модели прогнозирования с использованием chainlet извлеченных из транзакций блокчейна. Область применения: прогнозирование временных рядов. В представленной работе разработаны и реализованы методы по извлечению, построению и анализу chainlet. Так же были разработаны и реализованы модели прогнозирования ARIMA, ARIMA-GARCH, LSTM, позволяющие прогнозировать стоимость криптовалют, с использованием цепочек сетевого графа блокчейна.

The object of the study is the problem of predicting the value of cryptocurrencies. The aim of the paper is to design and implement methods for chainlet construction and forecasting model using chainlet extracted from blockchain transactions. Scope: time series forecasting. In the presented work, methods for chainlet extraction, construction and analysis have been developed and implemented. Also, ARIMA, ARIMA-GARCH, LSTM forecasting models have been developed and implemented to predict the value of cryptocurrencies, using blockchain network graph chains.