A comparative study of Romanian students’ perceptions on cryptocurrencies before and after the 2022 cryptocurrency market cap collapse

Since the year of 2022 was marked by many significant and rapid changes on the cryptocurrencies market, this comparative study explores perceptions of Romanian students about cryptocurrencies before and after the market collapse. A qualitative approach has been used to understand attitudes towards cryptocurrencies in March 2022 (when prices of most cryptocurrencies were higher) and then the same study was conducted during August-November 2022 (when the prices of most cryptocurrencies were lower after a dropout in prices that lasted all throughout the summer). Descriptive and inferential statistics were used to compare the results. Our findings show that cryptocurrencies were associated with more negative words in the second wave of the study, but surprisingly, the willingness to invest in such assets did not change that much. However, the willingness to invest seemed to be influenced by how secure/trustworthy respondents perceived cryptocurrencies. Implications and future research suggestions are finally discussed

Оптимальний розподіл ресурсів для впливу на ринок активу зі спекулятивною вартістю в умовах біполярного вибору

Об’єктом дослідження є ринок активу зі спекулятивною вартістю. Предметом дослідження є використання різних методів впливу на цей ринок та його учасників з метою максимізації прибутку. У роботі досліджено існуючі ринки активів зі спекулятивною вартістю, здійснено аналіз поведінки учасників таких ринків та їх реакції на можливі інформаційні приводи, які траплялися під час роботи таких ринків. Побудовано модель, яка включає в себе роботу ринку, поведінку її учасників, їх реакцію на інформаційні та неінформаційні впливи. Запропоновано стратегію для отримання прибутку на цьому ринку з використанням впливів на нього та отримано задачу оптимального розподілу ресурсів для максимізації прибутку. Представлено способи вирішення цієї задачі з використанням еволюційних методів. Розроблено програмне забезпечення для розв’язку отриманої задачі та здійснено покращення способу вирішення задачі. Проведено аналіз отриманих результатів.The object of the research is a speculative value asset market. The subject of the research is usage of different methods of influencing such market and its participants in order to achieve profit. In this paper, existing speculative value asset markets were researched, an analysis of such markets’ participants behavior and their reactions to possible informational events that have happened during functioning of such markets was carried out. A model was built, that encompasses market functioning principles, the participants’ behavior and their reactions to informational and direct influence. A strategy aimed towards obtaining profits on such market by influencing it was suggested and an optimal resource allocation task was constructed. Methods of solving this task using evolutional methods were presented. A software application was developed that solves the constructed task and improvement of task solving methods was done. The analysis of the obtained results was carried out

Оптимальний розподіл ресурсів для впливу на систему ринків активів зі спекулятивною вартістю в умовах біполярного вибору

Обсяг роботи 101 сторінок, 32 ілюстрацій, 1 таблиця, 3 додатки, 26 джерел літератури. Стрімкий розвиток інформаційних технологій призвів до виникнення великої кількості віртуальних активів зі спекулятивною вартістю. Оскільки їх вартість суттєва, але не має безпосереднього підкріплення чи походження, такі активи є інвестиційними, та, в першу чергу, використовуються для отримання прибутку. Поведінка учасників ринку таких активів є досить не логічною та, в основному, більше залежить від зовнішнього інформаційного впливу. Використання цієї особливості та відповідних інформаційних впливів для зміни ціни в необхідному напрямку дозволяє отримати відповідний прибуток, а побудова моделі системи взаємопов’язаних ринків таких активів дозволяє набагато точніше змоделювати реальну ситуацію та використати значно більший спектр можливих дій щоб отримати прибуток. Оскільки такі активи мають суттєву капіталізацію, а їх використання невпинно зростає разом з розвитком технологій, на яких вони базуються, аналіз системи ринків таких активів та отримання прибутку з використанням, в тому числі, інформаційного впливу є актуальною проблемою та темою дослідження. Метою та завданнями роботи є дослідження взаємопов’язаних ринків активів зі спекулятивною вартістю, побудова моделі поведінки учасників цих ринків та способів впливу на них, постановка задачі побудови стратегії отримання прибутку з використанням різноманітних, в тому числі інформаційних, впливів на учасників ринку, постановка задачі оптимального розподілу ресурсів в межах побудованої стратегії, одночасний розв’язок вказаних задач в умовах обмежених ресурсів та покращення способу розв’язку цих задач. Об’єктом дослідження є система пов’язаних між собою ринків активів зі спекулятивною вартістю. Предметом дослідження є застосування різноманітних методів впливу на систему цих ринків та їх учасників з метою максимізації прибутку. Щодо методів дослідження, у роботі було досліджено існуючі ринки активів зі спекулятивною вартістю, розглянуто принципи взаємозв’язку та взаємодії цих ринків у єдину систему, проаналізовано поведінку учасників цих ринків та їх можливі реакції на різноманітні інформаційні приводи, які могли трапитися під час роботи системи таких ринків. Побудовано комплексну модель, яка охоплює не лише роботу певного ринку та поведінку його учасників і їх реакцію на можливі впливи, а і взаємодію ринків між собою у сукупності. Запропоновано динамічну стратегію для отримання прибутку взаємодіючи з цим ринком за рахунок використання різноманітних впливів на нього та отримано задачу оптимального розподілу ресурсів для максимізації цього прибутку. Представлено способи визначення стратегії та вирішення оптимізаційної задачі з використанням еволюційних методів. Розроблено програмне забезпечення для вирішення завдань побудови стратегії та оптимального розподілу ресурсів, здійснено покращення способу вирішення задачі. Проведено аналіз отриманих результатів. Наукова новизна роботи полягає в тому, що побудована модель системи ринків активів зі спекулятивною вартістю в умовах біполярного вибору розроблена з врахуванням незліченності кількості учасників ринку (агентів), а також при цьому враховує їх реакцію на інформаційні впливи та взаємодію цих ринків між собою. Отримана стратегія максимізації прибутку в контексті вказаної моделі з використанням інформаційних впливів, розв’язано завдання побудови стратегії та оптимального розподілу ресурсів в цій стратегії. Практичне значення роботи полягає у можливості використання моделі, стратегії та розподілу ресурсів для реальних ринків зі спекулятивною вартістю. Задаючи відповідні початкові дані та умови ринку можна отримати конкретний порядок дій для максимізації отриманого прибутку використовуючи, в тому числі, інформаційний вплив. Роботу було оприлюднено на ХХІ Всеукраїнській науково-практичній конференції студентів, аспірантів та молодих вчених «Теоретичні і прикладні проблеми фізики, математики та інформатики». Роботу було опубліковано у матеріалах вище зазначеної конференції.The volume of the work is 101 pages, 32 illustrations, 1 table, 3 additions, 26 literature sources. The rapid development of information technologies led to the emergence of a large number of virtual assets with speculative value. Since their value is substantial, but has no direct backing or origin, they are in fact investment assets, and are primarily used for obtaining profit. The behavior of market participants of such assets is rather illogical and, basically, depends more on external information influence. The use of this intricacy and the relevant information influences to change the price in the necessary direction allows to obtain the appropriate profit, and building a model of the system of interconnected markets of such assets allows simulating the real situation much more accurately and use a considerably larger range of possible actions to receive a profit. Since such assets have a significant capitalization, and their use is constantly growing along with the development of the technologies on which they are based, the analysis of the market system of such assets and obtaining profit using, among others, informational influence is an actual problem and topic of research. The purpose and tasks of the work are the research of interconnected speculative value asset markets, the construction of a model of the behavior of participants of these markets and ways of influencing them, setting the task of building a profit-making strategy using various, including informational, influences on market participants, setting the task of optimal allocation of resources within the framework of the built strategy, simultaneous solution of the aforementioned problems under conditions of limited resources and improvement of the solution method of these problems. The object of the research is a system of interconnected speculative value asset markets. The subject of the research is usage of different methods of influencing such system of markets and their participants in order to achieve and maximize profit. Methods of the research include research of existing speculative value asset markets, analysis of connection and interaction between those markets into a whole system. Of those markets, an analysis of their participants behavior and reaction to different informational events that might happen during their functioning was carried out. A complex model was built, that includes not only a specific market functioning principles and the participants of such market behavior and reactions to various influences, but also encompasses the interaction between those markets in general. A dynamic strategy of obtaining profits by interacting with such market and variously influencing it was suggested and an optimal allocation of resources task was obtained. Methods of building the strategy and solving the optimization task using evolutional methods were presented. A software was developed for solving the obtained tasks of building the strategy and optimizing resource allocation. The methods of solving these tasks were improved. The analysis of the obtained results was performed. The scientific novelty of the work is in the fact that the built model of the system of speculative value asset markets under conditions of bipolar choice is developed, taking into account the countless number of market participants (agents), and also accounting for their reaction to various informational influences and the interaction of these markets among themselves. The profit maximization strategy in the context of the specified model with the use of information influences was obtained, the task of strategy construction and optimal allocation of resources in this strategy was solved. The practical value of the work lies in the possibility of using the model, strategy and resource distribution for real markets with speculative value. By setting the appropriate initial data and market conditions, it is possible to obtain a specific sequence of actions to maximize the profit obtained, using, among other things, informational influence. The work was made public at the 21st All-Ukrainian scientific and practical conference of students, postgraduates and young scientists "Theoretical and Applied Problems of Physics, Mathematics and Informatics". The work was published in the materials of the above-mentioned conference

Essays in cryptocurrencies’ forecasting and trading with technical analysis and advanced machine learning methods

This thesis mainly emphasizes two prediction fields in the cryptocurrency market: factor analysis and model examination. The first section summarises the general introduction, theoretical background, and description of performance metrics used in the empirical study (Chapter 3-5) are summarized in the first section (Chapter 1-2). Then, in Chapters 3 and 4, technical analysis and fundamental factors combined with statistical models are employed to explore the forecasting ability and profitability in the cryptocurrency market. Finally, in Chapter 5, advanced machine learning algorithms combined with leverage trading strategies and narrative sentiments are used to predict the Bitcoin (BTC) market. Chapter 3 examines technical analysis’s profitability and predictive power on cryptocurrency markets. This Chapter adopts the universe of technical rules proposed by Sullivan et al. (1999), while for data snooping purposes, I apply the Lucky Factors (LF) method proposed by Harvey and Liu (2021). Six mainstream cryptocurrencies and one cryptocurrency index from 2013 to 2018 are examined. The results demonstrate that short-term signals generated by technical rules outperform the traditional buy-and-hold strategy. However, the LF methodology shows that none of the top-performing rules in terms of profitability is consistent with actual forecasting performance. The purpose of Chapter 4 is to investigate the prediction of cryptocurrency returns by applying a large pool of factors from both technical and fundamental aspects. The results find that most trading rules perform better than the buy-and-hold strategy, especially the moving average rules. However, this profitability may not be genuine but comes from data-snooping bias. In this way, a larger pool of factors from several aspects, including blockchain information, technical indicators, online sentiment indices, and conventional financial and economic indicators, is implemented from 08/08/2015 to 08/12/2018. The overall results suggest the new proposed technical indicator, Log-price Moving Average (PMA) ratio, a moving-average likely ratio has significant forecasting ability in cryptocurrencies after taking data-snooping bias into account. Chapter 5 explores the forecasting ability of machine learning (ML) algorithms in the BTC market by combining the narrative sentiments and leverage trading strategy. First, the forecasting framework starts by selecting a pool of individual models. Secondly, ML algorithms are used further to improve the predictive performance of the individual model pool. Thirdly, both the best single predictor and ML models are fed into the process of forecasting ability examination, constructed by three different metrics. This step also takes data-snooping bias into account. At last, leverage trading strategies combined with narrative sentiments are applied to all forecasting models to examine their profitability. The results suggest that ML models consistently outperform the best individual model in forecasting ability and profitability. Gradient Boost Decision Tree (GBDT)-the family has the best performance