Динамічне ребалансування портфеля криптовалют на основі прогнозованих технічних індикаторів методами машинного навчання

Прощенко В. С. Динамічне ребалансування портфеля криптовалют на основі прогнозованих технічних індикаторів методами машинного навчання : кваліфікаційна робота бакалавра : 051 Економіка / Т.В. Кравець. Київ, 2024. 64 с.

Обʼєкт дослідження: криптовалютні ринки.
Мета дослідження: дослідження динамічного ребалансування портфелю криптоактивів з елементами прогнозування.
Методи дослідження: алгоритми машинного навчання.
Наукова новизна, теоретична значимість: запропоновано власний алгоритм динамчного ребалансування портфелю та проведено аналіз його ефективності.
Практична цінність: робота спрямована на допомогу інвесторам, використовуючи науково обґрунтовані методи для оптимізації портфелів криптоактивів.

The graduation research of student Vadym Proshchenko deals with dynamic rebalancing of cryptocurrency portfolio using machine learning methods.
The work is interesting for investors looking to increase their gains out of their crypto assets.