Uporaba modelov ARIMA in GARCH za modeliranje tržišča kriptovalut in razvoj trgovalne strategijeBalantič, Domen (Avtor) Lavbič, Dejan (Mentor) ARIMAGARCHBitcointrgovalna strategijanapovedovanje gibanjaV magistrskem delu smo se spoznali z analizo in modeliranjem podatkov, predstavljenih s pomočjo časovnih vrst. Pri tem smo spoznali in uporabili različne matematične metode ter se poglobili v analizo modelov ARIMA in GARCH. Pridobljeno znanje smo uporabili za razvoj osnovne trgovalne strategije v programskem jeziku R. Uporaba kombinacije modelov ARIMA in GARCH se je na klasičnih finančnih inštrumentih izkazala kot uspešna, primernost uporabe na tržiščih kriptovalut pa še ni bila širše raziskana. Zato smo v magistrskem delu razvito trgovalno strategijo nadalje aplicirali na gibanju tržišča kriptovalut, natančneje na gibanju cene kriptovalute Bitcoin. Delovanje osnovne strategije smo poskušali izboljšati z različnimi pristopi, med drugim tudi z indikatorji, specifičnimi za delovanje kriptovalute Bitcoin. Med izboljšavami smo skušali upoštevati delovanje in obnašanje klasičnih finančnih trgov. Analizirali in opisali smo doprinos posameznih pristopov ter z njimi skušali izboljšati delovanje osnovne trgovalne strategije. Za lažjo oceno delovanja smo definirali referenčne strategije in različne metrike, ki smo jih nato uporabili za primerjavo donosov. Nazadnje smo, glede na rezultate primerjave z referenčnimi strategijami in rezultate metrik za ocenjevanje uspešnosti strategij, določili najuspešnejšo strategijo, ki bi jo lahko uporabili v sistemu za samodejno trgovanje s kriptovalutami. Glede na rezultate metrike čistega dobička smo ugotovili, da razvita strategija AGLN dosega zelo visoko donosnost - 4,55-krat višjo kot strategija KUPI in ZADRŽI in 1,5-krat višjo donosnost kot strategija križanja MACD. Od tod lahko sklepamo, da je uporaba kombinacije modelov ARIMA in GARCH primerna tudi za modeliranje tržišča kriptovalut, z upoštevanjem njegovih lastnosti in posebnosti.20202020-06-14 08:15:02Magistrsko delo/naloga116869VisID: 106505COBISS_ID: 19721475sl