Methods of forecasting the prices of cryptocurrency on the financial markets

The article describes the problem of forecasting prices of cryptocurrencies at the financial markets. Methods for analyzing and forecasting prices of cryptocurrencies at the financial markets are considered in detail. A trend indicator – moving averages – is considered as an auxiliary tool for technical analysis that helps to analyze and forecast prices of cryptocurrencies at the financial markets. During the study there were analyzed several methods of different categories, namely: SMA (Simple Moving Average), EMA (Exponential Moving Average), WMA (Weighted Moving Average). For analyzing moving averages, there were conducted the analysis, based on mean-square deviation together with the standard graphic analysis. The whole process was divided in several stages: a moving average was calculated, based on basic values; based on values of the calculated moving average, there was calculated a mean square deviation; deviation with the least numerical value was chosen among the massive of deviations. It has been revealed, that SMA has the least value of mean-square deviation, but EMA is the better choice, because EMA is most sensitive among considered moving averages, although an error extent is rater more

Complexification methods of interval forecast estimates in the problems on short-term prediction

Вирішено завдання удосконалення методичної бази системи підтримки прийняття рішень у процесi короткострокового прогнозування показникiв організаційно-технічних систем шляхом розробки нових i адаптації існуючих методiв комплексування, здатних врахувати інтервальну невизначеність прогнозних оцінок. Актуальнiсть даного завдання обумовлена необхідністю врахування невизначеності первинної інформації, викликаної проявом НI-чинникiв. Проведений аналіз передумов i особливостей формалiзації невизначеності первинних даних в інтервальнiй формi, виявлені переваги iнтервального аналiзу для вирішення задачi комплексування інтервальних прогнозних оцінок. Викладено короткі відомості про базовий математичний апарат: iнтервальну арифметику та інтервальний аналiз. Вдосконалено методи комплексування прогнозних оцінок шляхом синтезу iнтервальних розширень, отриманих вiдповiдно до парадигми інтервального аналізу. В результатi досліджень встановлено, що введення аналiтичної функцiї переваг дозволило синтезувати модель комплексування в досить загальному виглядi, шляхом об'єднання в єдинiй формi класiв гiбридних i селективних моделей для генерації консолідованих прогнозiв на основi інтервальних прогнозних оцiнок. Це дозволяє отримувати комплексовані прогнози на основi інтервальних прогнозних оцінок, тим самим забезпечувати точність консолідованого короткострокового прогнозу. Проведено критичний аналіз запропонованих методiв i розроблено рекомендацiї щодо їх практичного використання. Сформульовано рекомендації щодо параметричного налаштування аналітичної функції переваг. На прикладi показано адаптивні властивості інтервальної моделі комплексування

Організація інформаційної підтримки бізнес-процесів на підприємствах авіаційного профілю засобами онтологічного інжинірингу

We propose using the deductive principle of inference, which takes into consideration child relations between concepts of a subject domain in the process of forming a reasoning chain and, thus, ensures correctness of knowledge, contained in an ontological system. In this case, an ontological system is directly the intelligence core of a decision support system for organization of business processes at an aviation enterprise. For implementation of the declared principle, three methods of knowledge manipulation in the environment of an ontological system were proposed: bottom-up, top-down and combined, which implies the alternating use of the first two methods. Application of the combined method gives the possibility to eliminate knowledge incompleteness and inconsistency. Formalization of inference process on the knowledge in the environment of an ontological system with the use of the proposed methods is based on a description of the internal relations between concepts, integrating a set of concepts and fields with the help of the language of operational semantics, as well as on the introduction of external relations that characterize structural relations of concepts, including hierarchical relations of aggregation and synthesis.The possibility of re-using, that is the multiple use of ontological information structures in making decisions on organization of business processes at aviation enterprises will make it possible to enhance efficiency of production decisions and their operative making.The obtained results create the methodological basis for the development of software of inference organization on knowledge directly in the environment of ontologies, which is proposed to use as part of the core of production DSS.Обоснована принципиальная возможность использования онтологического подхода в организации информационной поддержки руководителей предприятий авиационного профиля. Для описания связей между элементами отдельных онтологий использован математический аппарат операционной семантики. Результаты статьи предполагается использовать в качестве методической основы для создания машины вывода как элемента ядра производственных систем поддержки принятия решений руководителями предприятий авиационного профиляОбґрунтовано принципову можливість використання онтологічного підходу в організації інформаційної підтримки керівників підприємств авіаційного профілю. Для опису зв'язків між елементами окремих онтологій використаний математичний апарат операційної семантики. Результати статті передбачається використовувати в якості методичної основи для створення машини виведення як елемента ядра виробничих систем підтримки прийняття рішень керівниками підприємств авіаційного профіл

Методи комплексування інтервальних прогнозних оцінок у задачах короткострокового прогнозування

We solved the problem of improvement of methodological base for a decision support system in the process of short-term prediction of indicators of organizational-technical systems by developing new, and adapting existing, methods of complexification that are capable of taking into consideration the interval uncertainty of expert forecast estimates. The relevance of this problem stems from the need to take into consideration the uncertainty of primary information, predetermined by the manifestation of NON-factors. Analysis of the prerequisites and characteristics of formalization of uncertainty of primary data in the interval form was performed, the merits of interval analysis for solving the problems of complexification of interval forecast estimates were identified. Brief information about the basic mathematical apparatus was given: interval arithmetic and interval analysis. The methods of complexification of forecast estimates were improved through the synthesis of interval extensions, obtained in accordance with the paradigm of an interval analysis. We found in the course of the study that the introduction of the analytical preference function made it possible to synthesize the model of complexification in a general way, by aggregating the classes of hybrid and selective models in a single form for the generation of consolidated predictions based on interval forecast estimates. This allows obtaining complexification predictions based on the interval forecast estimates, thereby ensuring accuracy of the consolidated short-term prediction.Critical analysis of the proposed methods was performed and recommendations on their practical application were developed. Recommendations for parametric setting of the analytic function of preferences were stated. Using the example, the adaptive properties of the interval model of complexification were shown.Решена задача усовершенствования методической базы системы поддержки принятия решений в процессе краткосрочного прогнозирования показателей организационно-технических систем путем разработки новых и адаптации существующих методов комплексирования, способных учесть интервальную неопределенность экспертных прогнозных оценок. Актуальность данной задачи обусловлена необходимостью учета неопределенности первичной информации, вызванной проявлением НЕ-факторов. Проведен анализ предпосылок и особенностей формализации неопределенности первичных данных в интервальной форме, выявлены преимущества интервального анализа для решения задачи комплексирования интервальных прогнозных оценок. Изложены краткие сведения о базовом математическом аппарате: интервальной арифметике и интервальном анализе. Усовершенствованы методы комплексирования прогнозных оценок путем синтеза интервальных расширений, полученных в соответствии с парадигмой интервального анализа. В результате исследований установлено, что введение аналитической функции предпочтений позволило синтезировать модель комплексирования в достаточно общем виде, путем объединения в единой форме классов гибридных и селективных моделей для генерации консолидированных прогнозов на основе интервальных прогнозных оценок. Это позволяет получать комплексированные прогнозы на основе интервальных прогнозных оценок, тем самым обеспечивать точность консолидированного краткосрочного прогноза. Проведен критический анализ предложенных методов и разработаны рекомендации по их практическому применению. Сформулированы рекомендации по параметрической настройке аналитической функции предпочтений. На примере показаны адаптивные свойства интервальной модели комплексированияВирішено завдання удосконалення методичної бази системи підтримки прийняття рішень у процесі короткострокового прогнозування показників організаційно-технічних систем шляхом розробки нових і адаптації існуючих методів комплексування, здатних врахувати інтервальну невизначеність прогнозних оцінок. Актуальність даного завдання обумовлена необхідністю врахування невизначеності первинної інформації, викликаної проявом нІ-чинників. Проведений аналіз передумов і особливостей формалізації невизначеності первинних даних в інтервальній формі, виявлені переваги інтервального аналізу для вирішення задачі комплексування інтервальних прогнозних оцінок. Викладено короткі відомості про базовий математичний апарат: інтервальну арифметику та інтервальний аналіз. Вдосконалено методи комплексування прогнозних оцінок шляхом синтезу інтервальних розширень, отриманих відповідно до парадигми інтервального аналізу. В результаті досліджень встановлено, що введення аналітичної функції переваг дозволило синтезувати модель комплексування в досить загальному вигляді, шляхом об'єднання в єдиній формі класів гібридних і селективних моделей для генерації консолідованих прогнозів на основі інтервальних прогнозних оцінок. Це дозволяє отримувати комплексовані прогнози на основі інтервальних прогнозних оцінок, тим самим забезпечувати точність консолідованого короткострокового прогнозу. Проведено критичний аналіз запропонованих методів і розроблено рекомендації щодо їх практичного використання. Сформульовано рекомендації щодо параметричного налаштування аналітичної функції переваг. На прикладі показано адаптивні властивості інтервальної моделі комплексуванн

Organization of Information Support for Business Processes at Aviation Enterprises by Means of Ontological Engineering

We propose using the deductive principle of inference, which takes into consideration child relations between concepts of a subject domain in the process of forming a reasoning chain and, thus, ensures correctness of knowledge, contained in an ontological system. In this case, an ontological system is directly the intelligence core of a decision support system for organization of business processes at an aviation enterprise. For implementation of the declared principle, three methods of knowledge manipulation in the environment of an ontological system were proposed: bottom-up, top-down and combined, which implies the alternating use of the first two methods. Application of the combined method gives the possibility to eliminate knowledge incompleteness and inconsistency. Formalization of inference process on the knowledge in the environment of an ontological system with the use of the proposed methods is based on a description of the internal relations between concepts, integrating a set of concepts and fields with the help of the language of operational semantics, as well as on the introduction of external relations that characterize structural relations of concepts, including hierarchical relations of aggregation and synthesis.The possibility of re-using, that is the multiple use of ontological information structures in making decisions on organization of business processes at aviation enterprises will make it possible to enhance efficiency of production decisions and their operative making.The obtained results create the methodological basis for the development of software of inference organization on knowledge directly in the environment of ontologies, which is proposed to use as part of the core of production DSS