Анализ эффективности использования квантифицированных факторов информационной среды для предсказания цены ведущего цифрового актива
Authors: Голиков Г.И. , Поляков П.А. , Викторова Н.Г. , Конников Е.А. 
Published: October 2024

актуальность данного исследования обусловлена тем, что глобализация влияет не только на развитие стран, отдельных секторов экономики, но и на то, что их всех объединяет – средство платежа, сохранения ценности и обмена. Так, благодаря современным технологиям и развитию децентрализованных сетей, появился блокчейн и его побочный продукт – цифровой актив. Цель исследования: построить прогностическую модель на основе квантифицированных данных информационной среды для отслеживания изменения цены ведущего цифрового актива. Одной из основных задач стала оценка влияния информационной среды на цену цифрового актива, а также выявление наиболее эффективного временного промежутка квантификации для различных выборок данных. Научная новизна статьи заключается в концентрации внимания на квантификации факторов информационной среды цифровых активов, полученных методами ассинхронного парсинга, и их использовании для построения прогностических моделей. Для достижения поставленных целей, авторы использовали различные методы машинного обучения, которые применялись на различных выборках данных, в том числе на стеке уже предсказанных данных. Математико-статистическая обработка осуществлялась при помощи Microsoft Excel и самостоятельно разработанных программных решений на языке Python. Результаты этого исследования показали, что разработанный метод использования и комбинации методов машинного обучения не способен давать требуемую эффективность прогнозирования направления цены, в том числе на стеке уже предсказанных данных. Прикладной характер исследования: полученные результаты могут быть полезны для трейдеров и инвесторов, действующих на рынке цифровых активов. Работа выполнена в рамках реализации проекта «Разработка методологии формирования инструментальной базы анализа и моделирования пространственного социально-экономического развития систем в условиях цифровизации с опорой на внутренние резервы» (FSEG-2023-0008).
the relevance of this study is due to the fact that globalization affects not only the development of countries, individual sectors of the economy, but also what they all have in common – the means of payment, preservation of value and exchange. Thus, thanks to modern technologies and the development of decentralized networks, blockchain and its by-product – digital asset – have emerged. The aim of the study: to build a predictive model based on quantified data from the information environment to track the change in the price of the leading digital asset. One of the main tasks was to evaluate the impact of the information environment on the price of the digital asset, as well as to identify the most effective quantification time interval for different data samples. The scientific novelty of the paper lies in focusing on quantification of the factors of the information environment of digital assets obtained by asynchronous parsing methods and their use for building predictive models. To achieve their goals, the authors used various machine learning methods, which were applied on different data samples, including a stack of already predicted data. Mathematical and statistical processing was performed using Microsoft Excel and self-developed software solutions in Python. The results of this study showed that the developed method of using and combining machine learning methods is not able to give the required efficiency of predicting the price direction, including on the stack of already predicted data. The work was carried out within the framework of the project «Development of a methodology for the formation of an instrumental base for analysis and modeling of spatial socio-economic development of systems in the context of digitalization based on internal reserves» (FSEG-2023-0008). Applied nature of the research: the obtained results may be useful for traders and investors operating in the market of digital assets.