Дуда, В.Ролік, О.2023-05-192023-05-192023Дуда, В. Методи та програмні засоби фізичної симуляції / В. Дуда, О. Ролік // Адаптивні системи автоматичного управління : міжвідомчий науково-технічний збірник. – 2023. – № 1 (42). – С. 141-152. – Бібліогр.: 9 назв.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/55856Ефективне проведення високочастотної торгівлі можливе за умови швидкого виконання операцій, яке може забезпечити автоматизація процесу здійснення транзакцій. Розглянуто застосування методів експоненційного згладжування для короткочасного прогнозування ціни на криптобіржах. Для оцінки прогнозу ціни на криптовалюту проаналізовано три методи: точність прогнозування тренду, RMSE та MAPE. Дослідження проведені на даних криптобіржі Binance для символу BTCUSDT. Методи експоненційного згладжування перевірені на різних діапазонах даних розміру вікна та коефіцієнту  . Здійснено порівняння статистичних даних короткочасного прогнозування ціни на криптобіржі, отриманих застосуванням кожного з трьох методів. За результатами дослідження встановлено, що прогноз ціни методом простого експоненційного згладжування дає найкращий результат.ukпрогнозування трендуекспоненційне згладжуванняSimple Exponential SmoothingHolt’s Linear MethodAdditive Damped Trend Methodточність прогнозування трендуRMSEMAPEкриптобіржікриптовалютипрогнозування ціниArticlePp. 141-152https://doi.org/10.20535/1560-8956.42.2023.279107519.816:004.021