| Studiju veids |
maģistra akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Heterogēnu tehniskās analīzes indikatoru un mašīnmācīšanās modeļu apvienošana adaptīvā kriptovalūtu tirdzniecības stratēģijā |
| Nosaukums angļu valodā |
Combining Heterogeneous Technical Analysis Indicators and Machine Learning Models in an Adaptive Cryptocurrency Trading Strategy |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Vitālijs Boļšakovs |
| Recenzents |
Sergejs Paršutins |
| Anotācija |
Maģistra darbā izstrādāta un analizēta adaptīva kriptovalūtu tirdzniecības
stratēģija. Darba aktualitāte ir saistīta ar kriptovalūtu tirgus augsto svārstīgumu un
statisku tirdzniecības stratēģiju ierobežoto spēju pielāgoties mainīgiem tirgus
apstākļiem. Darba mērķis ir izpētīt un izstrādāt adaptīvu kriptovalūtu tirdzniecības
stratēģiju, analizējot tās ietekmi uz tirdzniecības rezultātiem dažādos tirgus apstākļos.
Izstrādātajā pieejā tirgus režīms tiek noteikts ar slēpto Markova modeli (HMM),
sākotnējie tirdzniecības signāli tiek veidoti ar tehniskās analīzes noteikumiem, un
Random Forest, XGBoost, LightGBM modeļi tiek izmantoti atdeves prognozēšanai kā
papildus filtrs. Tirdzniecības lēmumi tiek pielāgoti noteiktajam tirgus režīmam,
savukārt, modeļi tiek periodiski pārapmācīti, lai ņemtu vērā jaunākos tirgus datus.
Stratēģija pārbaudīta uz BTC, ETH un XRP valūtu vēsturiskajiem tirgus datiem,
veikta parametru jutīguma pārbaude, salīdzinājums ar statiskām tirdzniecības
stratēģijām un reāllaika prototipa aprobācija. Salīdzinājumā ar statiskajām stratēģijām
adaptīvā stratēģija nebija pārāka pēc visiem novērtēšanas rādītājiem. Tomēr, tā ļāva
pārskatāmi apvienot tirgus režīmu noteikšanu, tehniskos signālus un mašīnmācīšanās
prognozes vienotā tirdzniecības lēmumu pieņemšanas risinājumā, mazinot daļu vāju
tirdzniecības signālu. Rezultāti liecina, ka stratēģijas turpmākai pilnveidei svarīga ir ne
tikai ieejas signālu atlase, bet arī darījumu izejas noteikumu uzlabošana.
Izstrādātā pieeja nav uzskatāma par universālu tirdzniecības risinājumu, bet gan
par modulāru un tālāk paplašināmu adaptīvas stratēģijas modeli.
Maģistra darbs satur 97 lappuses, 11 attēlus, 19 tabulas, 4 pielikumus un 101
izmantoto informācijas avotu. |
| Atslēgas vārdi |
kriptovalūtu tirdzniecība, adaptīva stratēģija, tehniskā analīze, mašīnmācīšanās, tirgus režīmi |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
cryptocurrency trading, adaptive strategy, technical analysis, machine learning, market regimes |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2026 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
18.05.2026 20:03:57 |
