Ключові слова
фундаментальний аналіз
інвестиційні стратегії
ринкові тенденції
прибутковість
управління ризиками
технічний аналіз
торговельні стратегії
Як цитувати
Анотація
Зважаючи на широке дослідження стратегій торгівлі криптовалютою, консенсус щодо визначення цих стратегій залишається недосяжним. Це відображає складність ринку та різні думки дослідників щодо оцінки ефективності стратегій. Існує потреба в уніфікованій системі для систематичної класифікації та оцінки стратегій, що сприятиме кращому розумінню ринкових механізмів і допоможе трейдерам у виборі відповідних стратегій. Незважаючи на дослідницькі зусилля, визначення найефективніших стратегій на ринку криптовалют залишається невирішеною проблемою. Комплексна система оцінки могла б значно покращити наше розуміння та використання ефективних торгових практик на цьому ринку, що швидко розвивається. Вкрай важливо визнати історичний контекст, що впливає на розвиток і прийняття стратегій. Зростання криптовалют почалося з біткойна у 2009 році, коли було запроваджено децентралізовану фінансову систему. Перші торгові стратегії були простими і зосереджувалися на довгостроковому утриманні, отримуючи вигоду від початкової низької волатильності ринку та невеликої спільноти. У міру зростання ринку стратегії еволюціонували, включаючи технічний аналіз і свінг-трейдинг, адаптовані до унікальних характеристик ринку, таких як робота в режимі 24/7 і висока волатильність. Останніми інноваціями є машинне навчання та штучний інтелект для підвищення ефективності стратегій. Еволюція торгівлі криптовалютою відображає динамічні зміни на ринку, зумовлені технологічним прогресом і прагненням до отримання прибутку. Стратегії продовжують розвиватися під впливом технологій, регуляторних норм і мінливого ринкового ландшафту, що підкреслює адаптивність і стійкість торгових стратегій до ринкових зрушень. Бичачий тренд лютого 2024 року, що відзначився значним зростанням ринку та інтересом інвесторів, підкреслює необхідність адаптивних стратегій на нестабільних ринках. Аналіз цього періоду дає уявлення про ефективні стратегії для максимізації прибутковості та управління ризиками, демонструючи важливість адаптивності та стійкості стратегій на «бичачих» ринках.
Посилання
1. Gort, B. J. D., Liu, X.-Y., Sun, X., Gao, J., Chen, S., & Wang, C. D. (2022). Deep reinforcement learning for cryptocurrency trading: Practical approach to address backtest overfitting. arXiv preprint arXiv:2209.05559. https://doi.org/10.48550/arXiv.2209.05559
2. James, N. (2022). Evolutionary correlation, regime switching, spectral dynamics and optimal trading strategies for cryptocurrencies and equities. Physica D: Nonlinear Phenomena, (434), 133262. https://doi.org/10.1016/j.physd.2022.133262
3. Tadi, M., & Kortchmeski, I. (2021). Evaluation of dynamic cointegration-based pairs trading strategy in the cryptocurrency market. Studies in Economics and Finance, 38(5), 1054-1075. https://doi.org/10.1108/SEF-12-2020-0497
4. Amirzadeh, R., Thiruvady, D., Nazari, A., & Ee, M. S. (2023). A framework for empowering reinforcement learning agents with causal analysis: Enhancing automated cryptocurrency trading. arXiv preprint arXiv:2310.09462. https://doi.org/10.48550/arXiv.2310.09462
5. Jin, J., Jung, J., & Song, K. (2023). Do technical trading rules outperform the simple buy-and-hold strategy? Evidence from cryptocurrency markets. Journal of Derivatives and Quantitative Studies, 31(2), 123–145. https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/jdqs-08-2023-0021/full/html
6. Huang, C., & Su, Y. (2024). Trading strategy of the cryptocurrency market based on deep Q-learning. Applied Artificial Intelligence, 38(1), 1–20. https://doi.org/10.1080/08839514.2024.2381165
7. Yi, E., Yang, B., Jeong, M. et al. (2023). Market efficiency of cryptocurrency: Evidence from the Bitcoin market. Scientific Reports, 13(1), 1–10. https://doi.org/10.1038/s41598-023-31618-4
8. Fang, F., Ventre, C., & Basios, M. (2022). Cryptocurrency trading: A comprehensive survey. Financial Innovation, 7(1), 1–30. https://doi.org/10.1186/s40854-021-00321-6
9. Otabek, S., & Choi, J. (2024). Multi-level deep Q-networks for Bitcoin trading strategies. Scientific Reports, (14), 771. https://doi.org/10.1038/s41598-024-51408-w
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
Авторське право (c) 2025 Світлана M. Марущак, Ірина В. Безуглова, Валентина І. Місюкевич