ЖУРНАЛ БІЗНЕС ІНФОРМ.

УКР

ENG

Пошук:

СВІДОЦТВО ПРО РЕЄСТРАЦІЮ

КВ №19905-9705 ПР від 02.04.2013 р.

ЗАСНОВНИКИ

НАУКОВО-ДОСЛІДНИЙ ЦЕНТР ІНДУСТРІАЛЬНИХ ПРОБЛЕМ РОЗВИТКУ НАН УКРАЇНИ
(ХАРКІВ, УКРАЇНА)

Згідно з рішенням № 802 Національної ради України з питань телебачення і радіомовлення від 14.03.2024 р. зареєстрований суб’єктом у сфері друкованих медіа. Ідентифікатор R30-03156

ВИДАВЕЦЬ

ФОП Лібуркіна Л. М.

РОЗДІЛИ САЙТУ

Чат-бот як інструмент трейдингу на криптовалютному ринку
Плахотна Ю. К., Загреба М. М.

Плахотна Ю. К., Загреба М. М. Чат-бот як інструмент трейдингу на криптовалютному ринку. Бізнес Інформ. 2021. №11. C. 388–394.
https://doi.org/10.32983/2222-4459-2021-11-388-394

Розділ: Фінанси, грошовий обіг і кредит

Стаття написана українською мовою
Завантажень/переглядів: 20

Завантажити статтю (pdf) -

УДК 336.76.066:004.891

Анотація:
Нині криптовалюти і теми, пов’язані з інформаційними технологіями, привертають все більше уваги не тільки трейдерів, а й учених. Проводиться все більше досліджень, метою яких є досконале вивчення криптовалют, а також пошук шляхів для полегшення взаємодії з блокчейном. Тема аналізу даних для криптовалют набуває все більшого значення, оскільки кількість компаній, що залежать від криптовалют, стрімко зростає. Існують такі проблеми, пов’язані з процесом торгівлі криптовалютами, як прогнозування цін і тенденцій, прогнозування волатильності, побудова портфеля, виявлення шахрайства, аналіз індикаторів для різних криптовалют. Для їх вирішення використовуються торгові боти. Торгові боти – це програмні продукти або вебсайти, які пропонують так звану «алгоритмічну торгівлю», оскільки вони автоматично аналізують дії та показники ринку, пропонують стратегії для максимізації прибутку трейдера та підвищення його задоволеності. Вони можуть агрегувати історичні ринкові дані, розраховувати показники, моделювати виконання замовлень і навіть можуть бути налаштовані на виконання стратегій, поки клієнт спить. При аналізі потреби ринку виявилося, що бракує чат-бота, який би допомагав трейдерам або просто людям, зацікавленим у темі криптовалют, отримувати свіжу інформацію про останні зміни на ринку. У статті розглядаються функції та приклади результатів роботи створеного одним із авторів чат-бота CryptoAlert, який допомагає користувачам завжди бути в курсі останніх змін на ринку криптовалют. Основною функцією бота є отримання сповіщень про суттєві зміни в ціні на вибрану монету. Використання CryptoAlert полегшує роботу трейдера та значно підвищує ймовірність успішних торгів на ринку.

Ключові слова: криптовалюти, трейдинг, чат-бот, волатильність, графік змін ціни.

Рис.: 4. Бібл.: 14.

Плахотна Юлія Костянтинівна – магістрант, Центральноукраїнський національний технічний університет (пр. Університетський, 8, Кропивницький, 25006, Україна)
Email: [email protected]
Загреба Максим Михайлович – кандидат економічних наук, доцент, доцент, кафедра економічної теорії, маркетингу та економічної кібернетики, Центральноукраїнський національний технічний університет (пр. Університетський, 8, Кропивницький, 25006, Україна)
Email: [email protected]

Список використаних у статті джерел

Hassani H., Huang X., Silva E. Big-Crypto: Big Data Blockchain and Cryptocurrency. Big Data and Cognitive Computing. 2018. Vol. 2. P. 10–34. DOI: https://doi.org/10.3390/bdcc2040034
Salah K., Rehman M. H. U., Nizamuddin N., Al-Fuqaha A. Blockchain for AI: Review and Open Research Challenges. IEEE Access. 2019. Vol. 7. P. 10127–10149. 2019. DOI: 10.1109/ACCESS.2018.2890507
Sgantzos K., Grigg I. Artificial Intelligence Implementations on the Blockchain. Use Cases and Future Applications. Future Internet. 2019. Vol. 11. No. 8. P. 170–185. DOI: https://doi.org/10.3390/fi11080170
Lopes V., Alexander L. A. An Overview of Blockchain Integration with Robotics and Artificial Intelligence. Ledger. 2019. Vol. 4. Suppl. 1. DOI: https://doi.org/10.5195/ledger.2019.171
Sabry F., Labda W., Erbad A., Malluhi Q. Cryptocurrencies and Artificial Intelligence: Challenges and Opportunities. IEEE Access. 2020. Vol. 8. P. 175840–175858. DOI: 10.1109/ACCESS.2020.3025211
Burnie A., Yilmaz E. An Analysis of the Change in Discussions on Social Media with Bitcoin Price // SIGIR'19: Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information. Retrieval July 2019. P. 889–892, DOI: https://doi.org/10.1145/3331184.3331304
Xie Q. et al. Chatbot Application on Cryptocurrency / Xie Q., Tan D., Zhu T. et al. 2019 IEEE Conference on Computational Intelligence for Financial Engineering & Economics (CIFEr). 4–5 May 2019. DOI: 10.1109/CIFEr.2019.8759121
Xi D., O’Brien T. I., Irannezhad E. Investigating the Investment Behaviors in Cryptocurrency. The Journal of Alternative Investments Fall. 2020. Vol. 23. Iss. 2. P. 141–160. DOI: https://doi.org/10.3905/jai.2020.1.108
Keller A., Scholz M. Trading on Cryptocurrency Markets: Analyzing the Behavior of Bitcoin Investors // ICIS 2019 Proceedings: Trading on Cryptocurrency Markets (Munich, Germany, Dec. 15–18). URL: https://aisel.aisnet.org/icis2019/blockchain_fintech/blockchain_fintech/11
Ermilov D., Panov M., Yanovich Y. Automatic bitcoin address clustering // 16th IEEE International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA) (18–21 Dec. 2017). P. 461–466. DOI: 10.1109/ICMLA.2017.0-118
Ranshous S. et al. Exchange Pattern Mining in the Bitcoin Transaction Directed Hypergraph / Ranshous S., Joslyn C., Kreyling S. et al. In: Brenner M. et al. (eds.) Financial Cryptography and Data Security. FC 2017. Lecture Notes in Computer Science. 2017. Vol 10323. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-319-70278-0_16
Jourdan M., Blandin S., Wynter L., Deshpande P. Characterizing entities in the bitcoin blockchain // International Conference on Data Mining. 2018. P. 55–62. DOI: 10.1109/ICDMW.2018.00016
Sun Yin H. H. et al. Regulating Cryptocurrencies: A Supervised Machine Learning Approach to De-Anonymizing the Bitcoin Blockchain / Sun Yin H. H., Langenheldt K., Harlev M., Mukkamala R. R., Vatrapu R. Journal of Management Information Systems. 2019. Vol. 36. No. 1. P. 37–73. DOI: https://doi.org/10.1080/07421222.2018.1550550
Lin Y.-J. et al. An Evaluation of Bitcoin Address Classification Based on Transaction History Summarization / Lin Y.-J., Wu P.-W., Hsu C.-H., Tu I.-P., Liao S.-W. // 2019 IEEE International Conference on Blockchain and Cryptocurrency (ICBC) (14–17 May 2019). P. 302–310. DOI: 10.1109/BLOC.2019.8751410

ДЛЯ АВТОРІВ

Ліцензійний договір

Умови публікації

Вимоги до статей

Положення про рецензування

Договір публікації

Номер в роботі

Питання, які задаються найчастіше

ІНФОРМАЦІЯ

План наукових конференцій

НАШІ ПАРТНЕРИ

Журнал «Проблеми економіки»

Матеріали на сайті розміщені на умовах ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International CC BY-SA.

Написати вебмастеру