УДК 336.761
DOI: 10.36871/2618-9976.2025.10.011
Авторы
М.К. Овсова,
Аналитик, ООО Смарт Аналитикс, г. Пермь, Россия
И.В. Ильин,
Доцент, кандидат педагогических наук, кафедра информационных систем и математических методов в экономике, Пермский государственный национальный исследовательский университет, г. Пермь, Россия
У.В. Облацова,
Ст. преподаватель, кафедра информационных систем и математических методов в экономике, Пермский государственный национальный исследовательский университет, г. Пермь, Россия
Аннотация
В статье рассматривается применение BI-приложений для анализа и прогнозирования тенденций криптовалютного рынка. Особое внимание уделено разработке аналитических инструментов, позволяющих эффективно оценивать рыночные предикторы, которые включают фундаментальные и технические показатели. Основной акцент сделан на необходимости использования современных BI-систем для обработки и визуализации данных, что позволяет принимать обоснованные инвестиционные решения в условиях высокой волатильности криптовалютного рынка. В работе описаны основные типы предикторов: фундаментальные, такие как инфляция, безработица и законодательные изменения; технические, включая индикаторы трендов и объемов торгов; и социальные, связанные с анализом настроений в социальных сетях и обсуждениями на форумах. Детальное изучение данных предикторов показало, что комбинация данных показателей дает более точную оценку, чем использование каждого предиктора по отдельности. Основной акцент в работе сделан на разработку BI-приложения на базе «Форсайт. Аналитическая платформа», позволяющего в автоматическом режиме производить обработку исходных данных и анализ части предикторов. Данное приложение интегрировано через API, а также реализованы ETLпроцессы. Данное приложение демонстрирует возможности визуализации показателей и построения краткосрочных прогнозов на основе агрегированных данных для таких криптовалют как: Bitcoin, Ethereum и Solana. Полученные результаты при использовании данного приложения показывают его высокую эффективность для мониторинга динамики криптовалютного рынка. В свою очередь это способствует повышению точности аналитических выводов и снижению инвестиционных рисков у частных инвесторов.
Ключевые слова
BI-приложения
криптовалютный рынок
фундаментальный анализ
технический анализ
предикторы
прогнозирование
инвестиционный портфель
управление рисками

