Интеллектуальный анализ динамики цен на криптовалюты на криптовалютных биржах с использованием методов машинного обучения

Аннотация

Статья исследует динамику цен на криптовалюты с использованием методов машинного обучения для прогнозирования цен. Собраны данные, разработаны и обучены модели (Ridge, DecisionTreeRegressor, RandomForestRegressor, GradientBoostingRegressor, CatBoostRegressor, XGBRegressor, LGBMRegressor). Эффективность оценена по метрикам MRE, MSE и R², выбрана лучшая модель. Проведен сравнительный анализ с существующими методами, даны рекомендации.