Підходи щодо кластеризації криптовалют

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.24144/2616-7700.2023.42(1).201-207

Ключові слова:

кластеризацiя, ефективнiсть, ризик, аналiз даних, кореляція

Анотація

Криптовалюти еволюцiонували з цифрової новинки до технологiй на трильйон доларiв, що можуть за кiлька рокiв викликати значний вплив на глобальну фiнансову систему. Бiткоїн та сотнi iнших криптовалют стають все бiльш популярними як iнвестицiйний iнструмент, а також використовуються для оплати товарiв та послуг, вiд програмного забезпечення до нерухомостi [1].

В межах даної наукової роботи проведено кластеризацiю криптовалют з використанням рiзних методiв. Для проведення дослiдження використано реальнi данi iз сервiсу CryptoCompare. На першому етапi набiр даних нормалiзовано та стандартизовано. Далi проведено зменшення розмiрностi даних. На наступних етапах визначено оптимальну кiлькiсть кластерiв та проведено подiл криптовалют на вiдповiднi кластери. Для досягнення поставленої мети використано наступнi методи: EDA, PCA, t-SNE, k-means, метод лiктя та силуетний метод.

 

logo.png

Посилання

Nakamoto, S. (2008). Bitcoin: A peer-to-peer electronic cash system.

Pérez-Marco, R. (2016). Bitcoin and decentralized trust protocols. European Mathematical Society, 100, 31–38. https://doi.org/10.48550/arXiv.1601.05254

Grunspan, C., & Pérez-Marco, R. (2017). Satoshi risk tables. CoRR. https://doi.org/10.48550/arXiv.1702.04421

Giogladis, E., & Zeilberger, D. (2019). A combinatorial-probabilistic analysis of bitcoin attacks. Journal of Difference Equations and Applications, 25(1), 56–63. https://doi.org/10.1080/10236198.2018.1555247

Eyal, I., & Sirer, E. G. (2014). Majority is not enough: Bitcoin mining is vulnerable. Communications of the ACM, 61(7), 95–102. https://doi.org/10.48550/arXiv.1311.0243

Grunspan, C, & Pérez-Marco, R. (2020). The mathematics of Bitcoin. Newsletter of the European Mathematical Society, 115, 31–37. https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.00001

##submission.downloads##

Опубліковано

2023-05-04

Як цитувати

Сабов, Д. П., & Шаркаді, М. М. (2023). Підходи щодо кластеризації криптовалют. Науковий вісник Ужгородського університету. Серія «Математика і інформатика», 42(1), 201–207. https://doi.org/10.24144/2616-7700.2023.42(1).201-207

Номер

Розділ

Iнформатика, комп’ютернi науки та прикладна математика