Програмна система підтримки прийняття рішень для трейдера криптовалют з використанням агрегованого індикатора на платформі Trading View
dc.citation.epage | 16 | |
dc.citation.issue | 1 | |
dc.citation.journalTitle | Український журнал інформаційних технологій | |
dc.citation.spage | 9 | |
dc.citation.volume | 6 | |
dc.contributor.affiliation | Національний університет “Львівська політехніка” | |
dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
dc.contributor.author | Безсмольний, Ю. В. | |
dc.contributor.author | Сенів, М. М. | |
dc.contributor.author | Bezsmolnyi, Yu. V. | |
dc.contributor.author | Seniv, M. M. | |
dc.coverage.placename | Львів | |
dc.coverage.placename | Lviv | |
dc.date.accessioned | 2025-05-21T08:02:10Z | |
dc.date.created | 2024-02-28 | |
dc.date.issued | 2024-02-28 | |
dc.description.abstract | У роботі проведено порівняльний аналіз наукових публікацій, щодо можливості передбачення напрямку криптовалютного курсу за допомогою даних відкритих числових індикаторів, за результатами якого можна зробити висновок, що через волатильність криптовалютного ринку та необхідність точного прогнозування виникає потреба в створенні агрегованого індикатора, який буде враховувати поточний курс ціни активу, параметри простих індикаторів, об'єму торгів, тощо. Крім того цей індикатор буде параметром для застосування моделі багатокритеріального аналізу в процесі підтримки прийняття рішень для трейдингу криптовалют. Також розроблено програмну систему підтримки прийняття рішень для трейдера криптовалют на платформі Trading View, яка дає змогу трейдеру криптовалют отримати значення поточної ситуації криптовалютного ринку у вигляді значення за допомогою методу вагових коефіцієнтів та вибраних індикаторів. Серед вибраних індикаторів: RSI, MA, CCI, Stochastic Oscillator, OBV, ADX, CMF для визначення моменту відкриття позиції, та Fibonacci Retracement, Ichimoku Cloud для визначення закриття позицій. З урахуванням всіх індикаторів та визначених для них коефіцієнтів отриманий діапазон значень від 0 % до 100 %. Якщо значення індикатора перейде поріг у 20 % – це означає, що необхідно повідомити трейдера про можливу точку входу. Тобто значення від 20 % до 40 % це слабка ефективність, від 40 % до 60 % це середня ефективність, від 60 % до 80 % це сильна ефективність, а значення більше 80 % не буде перекриватись новими значеннями для пірамідінгу для кращого коефіцієнту загальної успішності індикатора. Значення індикатора визначає потенційну ефективність відкриття позицій, а завдяки індикатору RSI визначається напрям відкриття позицій. Напрям позиції поділяється на лонг та шорт. Розроблено індикатор для платформи TradingView, який на відміну від існуючих простих індикаторів збирає дані з відкритого доступу та вираховує потенційну точку для відкриття позиції. Отримання числового значення одного індикатора дає змогу зекономити час трейдеру для перегляду та аналізу збірки індикаторів та часу для вирішення відкриття позиції, оскільки криптовалютний ринок відомий своєю раптовою волатильністю, де необхідно швидко прийняти рішення. | |
dc.description.abstract | The work carried out a comparative analysis of scientific publications regarding the possibility of predicting the direction of the cryptocurrency exchange rate using the data of open numerical indicators, based on the results of which it can be concluded that due to the volatility of the cryptocurrency market and the need for accurate forecasting, there is a need to create an aggregated indicator that will take into account the current price exchange rate asset, parameters of simple indicators, trading volume, etc. In addition, this indicator will be a parameter for the application of a multi-criteria analysis model in the process of supporting decision-making for cryptocurrency trading. A software decision support system for cryptocurrency traders on the Trading View platform has also been developed, which allows the cryptocurrency trader to get the value of the current situation of the cryptocurrency market in the form of a value using the method of weighting coefficients and selected indicators. Among the selected indicators: RSI, MA, CCI, Stochastic Oscillator, OBV, ADX, CMF to determine the moment of opening a position, and Fibonacci Retracement, Ichimoku Cloud to determine the closing of positions. Taking into account all the indicators and the coefficients determined for them, the obtained range of values is from 0 % to 100 %. If the value of the indicator exceeds the threshold of 20 %, it means that it is necessary to inform the trader about a possible entry point. That is, a value of 20 % to 40 % is weak performance, 40 % to 60 % is medium performance, 60 % to 80 % is strong performance, and a value greater than 80 % will not be overlapped by new pyramiding values for a better overall indicator success rate. The value of the indicator determines the potential effectiveness of opening positions, and thanks to the RSI indicator, the direction of opening positions is determined. The direction of the position is divided into long and short. An indicator has been developed for the TradingView platform, which, unlike existing simple indicators, collects data from open access and calculates a potential point for opening a position. Obtaining the numerical value of a single indicator saves the trader time to review and analyze a collection of indicators and time to decide on opening a position, as the cryptocurrency market is known for its sudden volatility, where a decision must be made quickly. | |
dc.format.extent | 9-16 | |
dc.format.pages | 8 | |
dc.identifier.citation | Безсмольний Ю. В. Програмна система підтримки прийняття рішень для трейдера криптовалют з використанням агрегованого індикатора на платформі Trading View / Ю. В. Безсмольний, М. М. Сенів // Український журнал інформаційних технологій. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — Том 6. — № 1. — С. 9–16. | |
dc.identifier.citationen | Bezsmolnyi Yu. V. A decision support software system for cryptocurrency traders on the Trading View platform / Yu. V. Bezsmolnyi, M. M. Seniv // Ukrainian Journal of Information Tecnology. — Lviv : Lviv Politechnic Publishing House, 2024. — Vol 6. — No 1. — P. 9–16. | |
dc.identifier.doi | doi.org/10.23939/ujit2024.01.009 | |
dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/64852 | |
dc.language.iso | uk | |
dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
dc.publisher | Lviv Politechnic Publishing House | |
dc.relation.ispartof | Український журнал інформаційних технологій, 1 (6), 2024 | |
dc.relation.ispartof | Ukrainian Journal of Information Tecnology, 1 (6), 2024 | |
dc.relation.references | 1. Royal, James (2024). Crypto vs. stocks: What's the better choice for you? Retrieved from: https://www.bankrate.com/investing/crypto-vs-stocks/ | |
dc.relation.references | 2. Reiff, Nathan (2024). Why Is Bitcoin Volatile? Retrieved from: https://www.investopedia.com/articles/investing/052014/why-bitcoins-valu... | |
dc.relation.references | 3. Oyedele, A. A., Ajayi, A. O., Oyedele, L. O., Bello, S. A., & Jimoh, K. O. (2023). Performance evaluation of deep learning and boosted trees for cryptocurrency closing price prediction. Expert Systems with Applications. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119233 | |
dc.relation.references | 4. Cohen, Gil (2023). Intraday trading of cryptocurrencies using polynomial auto regression[J]. AIMS Mathematics, 8(4), 9782–9794. http://doi.org/10.3934/math.2023493 | |
dc.relation.references | 5. Al-Nefaie, A H, & Aldhyani, T H H. (2022). Bitcoin Price Forecasting and Trading: Data Analytics Approaches. Electronics, 11(24), 4088. https://doi.org/10.3390/electronics11244088 | |
dc.relation.references | 6. Jaquart, Patrick, Köpke, Sven, & Weinhardt, Christof (2022). Machine learning for cryptocurrency market prediction and trading. The Journal of Finance and Data Science, 8, 331–352. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2022.12.001 | |
dc.relation.references | 7. Wei, M., Sermpinis, G., & Stasinakis, C. (2023). Forecasting and trading Bitcoin with machine learning techniques and a hybrid volatility/sentiment leverage. Journal of Forecasting, 42(4), 852–871. https://doi.org/10.1002/for.2922 | |
dc.relation.references | 8. Cocco, L, Tonelli, R, & Marchesi, M. (2021). Predictions of bitcoin prices through machine learning based frameworks. PeerJ Comput Sci, 7:e413. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.413. PMID: 33834099; PMCID: PMC8022579. | |
dc.relation.references | 9. McCoy, M., & Rahimi, S. (2020). Prediction of Highly Volatile Cryptocurrency Prices Using Social Media. International Journal of Computational Intelligence and Applications, 19(4). https://doi.org/10.1142/S146902682050025X | |
dc.relation.references | 10. Sapkota, Niranjan, & Grobys, Klaus (2019). Predicting Cryptocurrency Defaults. SSRN, 23p. http://doi.org/10.2139/ssrn.3383535 | |
dc.relation.references | 11. Sabry, F., Labda, W., Erbad, A., & Malluhi, Q. (2020). Cryptocurrencies and artificial intelligence: Challenges and opportunities. IEEE Access, 8, 175840–175858. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3025211 | |
dc.relation.references | 12. Patel, Jay, Kalariya, Vasu, Parmar, Pushpendra, Tanwar, Sudeep, Kumar, Neeraj, & Alazab, Mamoun (2020). Stochastic Neural Networks For Cryptocurrency Price Prediction. IEEE Access, 8, 82804–82818. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2990659 | |
dc.relation.references | 13. Chong, Terence, & Ng, Wing-Kam (2008). Technical analysis and the London stock exchange: Testing the MACD and RSI rules using the FT30. Applied Economics Letters, 15(14), 1111–1114. https://doi.org/10.1080/13504850600993598 | |
dc.relation.references | 14. Caldera, H., & Lavanya, W. (2020). Combinatorial Impact of Technical Indicators on Price Prediction in Colombo Stock Market. 20th International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer), Colombo, Sri Lanka, 2020. IEEE Xplore, 256–261. https://doi.org/10.1109/ICTer51097.2020.9325500 | |
dc.relation.references | 15. Kouatli, Issam, & Yunis, Manal (2021). A Guide to stock-trading decision Making based on popular Technical Indicators. 2021 International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA), Sakheer, Bahrain. IEEE Xplore, 283-287. https://doi.org/10.1109/DASA53625.2021.9682337 | |
dc.relation.references | 16. Cohen, Gil (2022). Algorithmic Trading and Financial Forecasting Using Advanced Artificial Intelligence Methodologies. Mathematics, 10(18), 3302. https://doi.org/10.3390/math10183302 | |
dc.relation.references | 17. Szetela, Beata, Mentel, Grzegorz, Mentel, Urszula, & Bilan, Yuriy (2020). Directional Movement Distribution in the Bitcoin Markets. Engineering Economics, 31, 188–196. https://doi.org/10.5755/j01.ee.31.2.25162 | |
dc.relation.references | 18. Cohen, Gil, & Qadan, Mahmoud (2022). The Complexity of Cryptocurrencies Algorithmic Trading. Mathematics, 10(12), 2037. https://doi.org/10.3390/math10122037 | |
dc.relation.references | 19. Drozdovica, Jekaterina (2016). What is TradingView? An Overview of Features and Benefits. Retrieved from: https://capital.com/what-is-tradingview | |
dc.relation.referencesen | 1. Royal, James (2024). Crypto vs. stocks: What's the better choice for you? Retrieved from: https://www.bankrate.com/investing/crypto-vs-stocks/ | |
dc.relation.referencesen | 2. Reiff, Nathan (2024). Why Is Bitcoin Volatile? Retrieved from: https://www.investopedia.com/articles/investing/052014/why-bitcoins-valu... | |
dc.relation.referencesen | 3. Oyedele, A. A., Ajayi, A. O., Oyedele, L. O., Bello, S. A., & Jimoh, K. O. (2023). Performance evaluation of deep learning and boosted trees for cryptocurrency closing price prediction. Expert Systems with Applications. http://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119233 | |
dc.relation.referencesen | 4. Cohen, Gil (2023). Intraday trading of cryptocurrencies using polynomial auto regression[J]. AIMS Mathematics, 8(4), 9782–9794. http://doi.org/10.3934/math.2023493 | |
dc.relation.referencesen | 5. Al-Nefaie, A H, & Aldhyani, T H H. (2022). Bitcoin Price Forecasting and Trading: Data Analytics Approaches. Electronics, 11(24), 4088. https://doi.org/10.3390/electronics11244088 | |
dc.relation.referencesen | 6. Jaquart, Patrick, Köpke, Sven, & Weinhardt, Christof (2022). Machine learning for cryptocurrency market prediction and trading. The Journal of Finance and Data Science, 8, 331–352. https://doi.org/10.1016/j.jfds.2022.12.001 | |
dc.relation.referencesen | 7. Wei, M., Sermpinis, G., & Stasinakis, C. (2023). Forecasting and trading Bitcoin with machine learning techniques and a hybrid volatility/sentiment leverage. Journal of Forecasting, 42(4), 852–871. https://doi.org/10.1002/for.2922 | |
dc.relation.referencesen | 8. Cocco, L, Tonelli, R, & Marchesi, M. (2021). Predictions of bitcoin prices through machine learning based frameworks. PeerJ Comput Sci, 7:e413. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.413. PMID: 33834099; PMCID: PMC8022579. | |
dc.relation.referencesen | 9. McCoy, M., & Rahimi, S. (2020). Prediction of Highly Volatile Cryptocurrency Prices Using Social Media. International Journal of Computational Intelligence and Applications, 19(4). https://doi.org/10.1142/S146902682050025X | |
dc.relation.referencesen | 10. Sapkota, Niranjan, & Grobys, Klaus (2019). Predicting Cryptocurrency Defaults. SSRN, 23p. http://doi.org/10.2139/ssrn.3383535 | |
dc.relation.referencesen | 11. Sabry, F., Labda, W., Erbad, A., & Malluhi, Q. (2020). Cryptocurrencies and artificial intelligence: Challenges and opportunities. IEEE Access, 8, 175840–175858. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3025211 | |
dc.relation.referencesen | 12. Patel, Jay, Kalariya, Vasu, Parmar, Pushpendra, Tanwar, Sudeep, Kumar, Neeraj, & Alazab, Mamoun (2020). Stochastic Neural Networks For Cryptocurrency Price Prediction. IEEE Access, 8, 82804–82818. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2990659 | |
dc.relation.referencesen | 13. Chong, Terence, & Ng, Wing-Kam (2008). Technical analysis and the London stock exchange: Testing the MACD and RSI rules using the FT30. Applied Economics Letters, 15(14), 1111–1114. https://doi.org/10.1080/13504850600993598 | |
dc.relation.referencesen | 14. Caldera, H., & Lavanya, W. (2020). Combinatorial Impact of Technical Indicators on Price Prediction in Colombo Stock Market. 20th International Conference on Advances in ICT for Emerging Regions (ICTer), Colombo, Sri Lanka, 2020. IEEE Xplore, 256–261. https://doi.org/10.1109/ICTer51097.2020.9325500 | |
dc.relation.referencesen | 15. Kouatli, Issam, & Yunis, Manal (2021). A Guide to stock-trading decision Making based on popular Technical Indicators. 2021 International Conference on Decision Aid Sciences and Application (DASA), Sakheer, Bahrain. IEEE Xplore, 283-287. https://doi.org/10.1109/DASA53625.2021.9682337 | |
dc.relation.referencesen | 16. Cohen, Gil (2022). Algorithmic Trading and Financial Forecasting Using Advanced Artificial Intelligence Methodologies. Mathematics, 10(18), 3302. https://doi.org/10.3390/math10183302 | |
dc.relation.referencesen | 17. Szetela, Beata, Mentel, Grzegorz, Mentel, Urszula, & Bilan, Yuriy (2020). Directional Movement Distribution in the Bitcoin Markets. Engineering Economics, 31, 188–196. https://doi.org/10.5755/j01.ee.31.2.25162 | |
dc.relation.referencesen | 18. Cohen, Gil, & Qadan, Mahmoud (2022). The Complexity of Cryptocurrencies Algorithmic Trading. Mathematics, 10(12), 2037. https://doi.org/10.3390/math10122037 | |
dc.relation.referencesen | 19. Drozdovica, Jekaterina (2016). What is TradingView? An Overview of Features and Benefits. Retrieved from: https://capital.com/what-is-tradingview | |
dc.relation.uri | https://www.bankrate.com/investing/crypto-vs-stocks/ | |
dc.relation.uri | https://www.investopedia.com/articles/investing/052014/why-bitcoins-valu.. | |
dc.relation.uri | http://doi.org/10.1016/j.eswa.2022.119233 | |
dc.relation.uri | http://doi.org/10.3934/math.2023493 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.3390/electronics11244088 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1016/j.jfds.2022.12.001 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1002/for.2922 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.7717/peerj-cs.413 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1142/S146902682050025X | |
dc.relation.uri | http://doi.org/10.2139/ssrn.3383535 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3025211 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2990659 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1080/13504850600993598 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1109/ICTer51097.2020.9325500 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.1109/DASA53625.2021.9682337 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.3390/math10183302 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.5755/j01.ee.31.2.25162 | |
dc.relation.uri | https://doi.org/10.3390/math10122037 | |
dc.relation.uri | https://capital.com/what-is-tradingview | |
dc.rights.holder | © Національний університет “Львівська політехніка”, 2024 | |
dc.subject | програмне забезпечення | |
dc.subject | криптовалюти | |
dc.subject | система підтримки прийняття рішень | |
dc.subject | передбачення ціни | |
dc.subject | методи багатокритеріального аналізу | |
dc.subject | software | |
dc.subject | cryptocurrencies | |
dc.subject | decision support system | |
dc.subject | price prediction | |
dc.subject | methods of multicriteria analysis | |
dc.subject.udc | 004.42 | |
dc.title | Програмна система підтримки прийняття рішень для трейдера криптовалют з використанням агрегованого індикатора на платформі Trading View | |
dc.title.alternative | A decision support software system for cryptocurrency traders on the Trading View platform | |
dc.type | Article |
Files
License bundle
1 - 1 of 1