Дослідження та розробка моделей глибокого навчання (Deep Learning) для прогнозування криптовалютних ринків із використанням Walk-Forward-валідації та оцінки ризику

Abstract

Проблема, яка вирішується в роботі, полягає у створенні предиктивної системи, яка долає проблему «витоку даних» при тестуванні та забезпечує не лише точність прогнозу на активах Bitcoin і Ethereum, але й ефективний контроль торгових ризиків (мінімізацію просідання капіталу). Область застосування – фінансові технології (FinTech), розробка систем алгоритмічного трейдингу, управління криптовалютними портфелями та автоматизований ризик-менеджмент.The problem addressed in the work is the creation of a predictive system that overcomes the "data leakage" issue during testing and ensures not only accurate forecasting on Bitcoin and Ethereum assets but also effective control of trading risks (minimization of maximum drawdown). The field of application includes financial technology (FinTech), algorithmic trading systems development, cryptocurrency portfolio management, and automated risk management.