Известные статистические модели для оценки крипторынка

Для оценки криптовалют используются различные методики, фундаментальный и технический анализ. Трейдеры и инвесторы также применяют статистические модели для составления стратегий и прогнозов цен цифровых активов. Впрочем, важна еще и психология, хотя без статистики сделать более-менее точные прогнозы крайне сложно.

Статистические модели — это математические конструкции, использующие статистические методы для оценки различных явлений.

Эти модели используются для объяснения, прогнозирования и понимания данных и закономерностей, что делает их важными инструментами во многих областях, от финансов и экономики до социальных наук и крипторынка.

Статистические модели могут помочь объяснить сложные отношения в наборе данных. Они могут показать, как различные переменные взаимодействуют друг с другом, и выявить любые важные закономерности или тенденции.

В деловом мире статистические модели часто используются для принятия обоснованных решений. Например, компания может использовать статистические модели, чтобы понять влияние ценообразования, рекламы и других факторов на продажи, тем самым определяя свою маркетинговую стратегию. Статистические модели предлагают структурированный и систематический подход к анализу данных на фондовом и криптовалютном рынках.

Какие статистические модели являются самыми известными для оценки крипторынка

Авторегрессионное интегрированное скользящее среднее (ARIMA).

Является основным инструментом анализа временных рядов. Эта модель, используемая для выявления скрытых закономерностей в последовательных данных, может быть мощным инструментом для краткосрочных криптопрогнозов.

Например, ARIMA можно использовать для анализа ежедневных цен закрытия Биткоинов. Изучая прошлые тенденции, сезонность и корреляции ошибок, модель дает представление о потенциальном движении цены в будущем.

Векторная авторегрессия (VAR)

Рынки криптовалют не существуют изолированно. Цена одной криптовалюты может влиять на другие, и VAR помогает зафиксировать эти взаимодействия. Используя VAR, можно зафиксировать динамическое взаимодействие между криптовалютами.

Обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность (GARCH)

С криптовалютами, известными своей волатильностью, такие модели, как GARCH, становятся бесценными. GARCH оценивает волатильность доходности, предоставляя информацию о потенциальном риске инвестиций в криптовалюту.

Например, GARCH можно применить к историческим данным о ценах Биткоинов, чтобы понять закономерности волатильности. Определяя периоды высокой и низкой волатильности, инвесторы могут лучше управлять своими профилями риска.

Байесовская статистика/модели байесовской регрессии

Криптовалютный рынок динамичен, условия на нем быстро меняются. Байесовские модели позволяют обновлять вероятность гипотезы по мере поступления дополнительной информации.

Например, используя байесовские модели, можно узнать, какова вероятность того, что цена Биткоина превысит определенный порог, на основе новых ценовых данных, настроений в социальных сетях и новостей регулирующих органов.

Модели с долговременной и кратковременной памятью (LSTM)

LSTM, своего рода рекуррентная нейронная сеть, особенно хорошо подходит для изучения долгосрочных зависимостей, характерных для движения цен на криптовалюту. Модели LSTM могут «запоминать» долгосрочные тенденции, которые традиционные модели могут пропустить, повышая точность прогноза.

Сплайны многомерной адаптивной регрессии (MARS)

MARS — это тип регрессионного анализа, который может моделировать сложные взаимосвязи путем сегментации данных по разным областям. Это может быть полезно в разнообразной и динамичной области, такой как криптовалюта.

Например, используя MARS, аналитик может смоделировать цену Биткоина как функцию нескольких переменных, таких как настроения рынка, объем торгов и глобальные макроэкономические показатели, где влияние каждой переменной меняется на разных ценовых уровнях.

Хотя эти модели предоставляют важный инструментарий для анализа цен на криптовалюту, важно помнить, что они не гарантируют точность. Цены на криптовалюту зависят от множества непредсказуемых факторов. Однако, эти модели могут помочь инвесторам ориентироваться на криптовалютном рынке и минимизировать риски.

Автор: Вадим Груздев, аналитик Freedman Сlub Crypto News

Источник