<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">umovest</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Статистика и Экономика</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Statistics and Economics</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">2500-3925</issn><publisher><publisher-name>Plekhanov Russian University of Economics</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.21686/2500-3925-2023-4-44-54</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">umovest-1742</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ЭКОНОМИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ECONOMIC STATISTICS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Аспекты создания методологии управления цифровыми финансовыми активами</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Aspects of Developing A Methodology for Managing Digital Financial Assets</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Проскуряков</surname><given-names>А. Ю.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Proskuryakov</surname><given-names>A. Yu.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Александр Юрьевич Проскуряков, К.т.н., доцент, доцент кафедры электроники и вычислительной техники</p><p>Муром</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Alexander Yu. Proskuryakov, Cand. Sci. (Engineering), Associate Professor, Associate Professor at the Department of Electronics and Computer Engineering</p><p>Murom</p></bio><email xlink:type="simple">alexander.prosk.murom@gmail.com</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО «Владимирский государственный университет имени А.Г. и Н.Г. Столетовых»</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Murom Institute (Branch), Vladimir State University named after A.G. and N.G. Stoletov</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>04</day><month>08</month><year>2023</year></pub-date><volume>20</volume><issue>4</issue><fpage>44</fpage><lpage>54</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Проскуряков А.Ю., 2023</copyright-statement><copyright-year>2023</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Проскуряков А.Ю.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Proskuryakov A.Y.</copyright-holder><license xml:lang="ru" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.</license-p></license><license xml:lang="en" license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1742">https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1742</self-uri><abstract><p>Цель исследования – выделить ключевые аспекты, необходимые для формирования методологии проектирования систем управления торговыми операциями над криптовалютами. Методология проектиро</p><p>Цель исследования – выделить ключевые аспекты, необходимые для формирования методологии проектирования систем управления торговыми операциями над криптовалютами. Методология проектирования систем управления цифровыми активами определяет набор правил использования методов, моделей и алгоритмов, требуемых для построения систем, решающих комплексную проблему управления торговыми операциями над активами цифровой экономики. Для этого исследуются динамика и тренды ценообразования цифровых инвестиционно-финансовых активов для выявления особенностей и специфических закономерностей криптовалюты, учитывающих математическую модель эмиссии в условиях динамичного рынка криптоактивов, функционирующего непрерывно и формирующего цикличность и волновые структуры.</p><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Объектом исследования является динамика стоимостных показателей рынка цифровых финансовых активов и цифровых валют. Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы для автоматизированного мониторинга и управления цифровыми финансовыми активами и криптовалютами. Методологическую базу исследования составляют технологии блокчейн, методы моделирования и математической статистики, методы искусственного интеллекта. Статистическая информационная база исследований сформирована на основе истории котировок стоимостных показателей компании Tradingview с международных торговых биржевых площадок цифровых валют, а также интеграторами рынков криптоактивов Coinmarketcap и Coingecko. Рассмотрены проблемы моделирования процессов в экономических системах, определена задача оптимального управления. Проводится критический анализ состояния в задачах экономического моделирования с учетом неопределенности, обусловленной социальными и психологическими причинами.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. В рамках предложенной методологии предлагается комплексное решение задачи управления цифровыми финансовыми активами и другими финансовыми инструментами, построенными на блокчейн-технологии. В качестве объекта управления предлагаемой методологии выступают цифровые валюты, исходная информация – вектор параметров, определяющих чувствительность системы к возмущающим воздействиям внешней среды и требования к ожидаемым результатам управления. В соответствии с научной новизной исследования и методологией формируется набор взаимосвязанных этапов исследования, состоящий из упорядоченного каскада методов, моделей и алгоритмов, которые осуществляют предварительный анализ, обработку и прогнозирование финансовых временных рядов стоимостных показателей.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. Новые блокчейн-технологии и появление Chat GPT (generative pre-trained transformer, генеративный предварительно обученный трансформер) бросает все новые вызовы обществу, которое надеется задействовать такие решения в том числе для задач экономики. С помощью безпрогнозных методов и искусственных нейронных сетей возможно проектировать программные системы, благодаря которым достигается повышение эффективности торговых операций при оптимальных рисках в автоматическом и автоматизированном режиме исполнения торговых поручений. Предложенная методология управления со вспомогательным интеллектуальным анализом временных рядов и применением комбинированного метода принятия решений, позволяет управлять портфелем нового класса актива цифровых валют, построенных на блокчейн-технологиях. Учитывая техническое сходство цифровых валют с цифровыми финансовыми активами, возможно использование методологии также и для создания систем управления ЦФА.</p><p>вания систем управления цифровыми активами определяет набор правил использования методов, моделей и алгоритмов, требуемых для построения систем, решающих комплексную проблему управления торговыми операциями над активами цифровой экономики. Для этого исследуются динамика и тренды ценообразования цифровых инвестиционно-финансовых активов для выявления особенностей и специфических закономерностей криптовалюты.</p></sec><sec><title>Материалы и методы</title><p>Материалы и методы. Объектом исследования является динамика стоимостных показателей рынка цифровых финансовых активов и цифровых валют. Предметом исследования являются методы, модели и алгоритмы для автоматизированного мониторинга и управления цифровыми финансовыми активами и криптовалютами. Рассмотрены проблемы моделирования процессов в экономических системах, определена задача оптимального управления. Проводится критический анализ состояния в задачах экономического моделирования с учетом неопределенности, обусловленной социальными и психологическими причинами.</p></sec><sec><title>Результаты</title><p>Результаты. В рамках предложенной методологии предлагается комплексное решение задачи управления цифровыми финансовыми активами и другими финансовыми инструментами, построенными на блокчейн-технологии. В качестве объекта управления предлагаемой методологии выступают цифровые валюты, исходная информация – вектор параметров, определяющих чувствительность системы к возмущающим воздействиям внешней среды и требования к ожидаемым результатам управления. В соответствии с научной новизной исследования и методологией формируется набор взаимосвязанных этапов исследования, состоящий из каскада методов, моделей и алгоритмов, которые осуществляют предварительный анализ, обработку и прогнозирование финансовых временных рядов стоимостных показателей.</p></sec><sec><title>Заключение</title><p>Заключение. С помощью безпрогнозных методов и искусственных нейронных сетей возможно проектировать программные системы, благодаря которым достигается повышение эффективности торговых операций при оптимальных рисках в автоматическом и автоматизированном режиме исполнения торговых поручений. Новые технологии и появление Chat GPT бросает все новые вызовы обществу, которое надеется задействовать такие решения в том числе и для задач прогнозирования экономики.</p></sec></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The purpose of the study is to highlight the key aspects necessary for the formation of a methodology for designing systems for managing trading operations over cryptocurrencies. The methodology of designing digital asset management systems defines a set of rules for using methods, models and algorithms required to build systems that solve the complex problem of managing trading operations over digital economy assets. For this purpose, the dynamics and trends of pricing of digital investment and financial assets are investigated to identify the peculiarities and specific patterns of cryptocurrency, taking into account the mathematical model of issuance in the conditions of a dynamic crypto-asset market, functioning continuously and forming cyclicality and wave structures.</p><sec><title>Materials and methods</title><p>Materials and methods. The object of the study is the dynamics of value indicators of the market of digital financial assets and digital currencies. The subject of the study is methods, models and algorithms for automated monitoring and management of digital financial assets and cryptocurrencies. The methodological basis of the research is formed by blockchain technologies, modeling and mathematical statistics methods, artificial intelligence methods. The statistical information base of the research is formed on the basis of the history of Tradingview’s value quotations from international trading exchanges of digital currencies, as well as by Coinmarketcap and Coingecko cryptoasset market integrators. Problems of modeling processes in economic systems are considered, the problem of optimal control is defined. A critical analysis of the state in the tasks of economic modeling is carried out, taking into account the uncertainty caused by social and psychological reasons.</p></sec><sec><title>Results</title><p>Results. The proposed methodology offers a comprehensive solution to the problem of managing digital financial assets and other financial instruments based on blockchain technology. Digital currencies act as the management object of the proposed methodology, the initial information is a vector of parameters that determine the sensitivity of the system to the perturbing influences of the external environment and the requirements for the expected management results. In accordance with the scientific novelty of the research and methodology, a set of interrelated research stages is formed, consisting of an ordered cascade of methods, models and algorithms that perform preliminary analysis, processing and forecasting of financial time series of value indicators.</p></sec><sec><title>Conclusion</title><p>Conclusion. New blockchain technologies and the emergence of Chat GPT (generative pre-trained transformer) pose new challenges to society, which hopes to utilize such solutions, including for economic tasks. With the help of prediction-free methods and artificial neural networks it is possible to design software systems, thanks to which it is possible to increase the efficiency of trading operations at optimal risks in automatic and automated mode of trade execution. The proposed methodology of management with auxiliary intellectual analysis of time series and application of combined method of decision-making allows managing the portfolio of a new asset class of digital currencies based on blockchain technologies. Taking into account the technical similarity of digital currencies with digital financial assets, it is possible to use the methodology also for the creation of digital financial asset management systems. </p></sec></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>цифровые финансовые активы</kwd><kwd>цифровая&#13;
валюта</kwd><kwd>криптовалюта</kwd><kwd>капитализация</kwd><kwd>методология управления криптовалютами</kwd><kwd>прогнозирование</kwd><kwd>принятие торговых решений</kwd><kwd>торговые роботы</kwd><kwd>торговые стратегии</kwd><kwd>моделирование&#13;
экономических процессов</kwd><kwd>цифровая экономика</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>digital financial assets</kwd><kwd>digital currency</kwd><kwd>cryptocurrency</kwd><kwd>capitalization</kwd><kwd>cryptocurrency management methodology</kwd><kwd>forecasting</kwd><kwd>trading decisions</kwd><kwd>trading robots</kwd><kwd>trading strategies</kwd><kwd>economic process modeling</kwd><kwd>digital economy</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Cryptocurrencies and Blockchain Technology Applications. Ed. by Dac-Nhuong Le, Gulshan Shrivastava, Kavita Sharma. Beverly: Scrivener Publishing LLC, 2020. 295 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Cryptocurrencies and Blockchain Technology Applications. Ed. by Dac-Nhuong Le, Gulshan Shrivastava, Kavita Sharma. Beverly: Scrivener Publishing LLC; 2020. 295 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Федеральный закон от 31.07.2020 № 259-ФЗ «О цифровых финансовых активах, цифровой валюте и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Federal’nyy zakon ot 31.07.2020 N 259-FZ «O tsifrovykh finansovykh aktivakh, tsifrovoy valyute i o vnesenii izmeneniy v otdel’nyye zakonodatel’nyye akty Rossiyskoy Federatsii» = Federal Law No. 259-FZ of July 31; 2020 “On Digital Financial Assets, Digital Currency and Amendments to Certain Legislative Acts of the Russian Federation”. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ларина О.И., Акимов О.М. Цифровые деньги на современном этапе: ключевые риски и направления развития // Финансы: теория и практика. 2020. Т. 24. № 4. С. 18–30.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Larina O.I., Akimov O.M. Digital money at the present stage: key risks and directions of development. Finansy: teoriya i praktika. = Finance: theory and practice. 2020; 24; 4: 18-30. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kuznetsova V.P., Bondarenko, I.A. The blockchain as a tool of the digital economy // Journal of Economic Regulation. 2018. № 9. C. 102–109.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kuznetsova V.P., Bondarenko, I.A. The blockchain as a tool of the digital economy. Journal of Economic Regulation. 2018; 9: 102-109.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Cryptocurrency Market Capitalization // CoinMarketCap [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://coinmarketcap.com/charts/ (Дата обращения: 02.04.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Cryptocurrency Market Capitalization. Coin- MarketCap [Internet]. Available from: https://coinmarketcap.com/charts/ (Cited: 02.04.2023).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">ЦБ допустил экспериментальные криптовалютные платежи для внешних расчетов // РБК [Электрон. ресурс] Режим доступа: https://www.rbc.ru/crypto/news/643d56589a7947bd349a2fe3?from=newsfeed (Дата обращения: 21.05.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">TSB dopustil eksperimental’nyye kriptovalyutnyye platezhi dlya vneshnikh raschetov. RBK = The Central Bank allowed experimental cryptocurrency payments for external settlements. RBK.[Internet] Available from: https://www.rbc.ru/crypto/news/643d56589a7947bd349a2fe3?from=newsfeed (Cited: 21.05.2023). (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Доугерти К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА-М, 2010. 465 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dougerti K. Vvedeniye v ekonometriku = Introduction to econometrics. Moscow: INFRA-M; 2010. 465 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Тихомиров Н.П., Ушмаев О.С., Тихомирова Т.М. Методы эконометрики и многомерного статистического анализа. Под ред. Е.В. Полиевктовой. М.: Экономика, 2011. 647 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tikhomirov N.P., Ushmayev O.S., Tikhomirova T.M. Metody ekonometriki i mnogomernogo statisticheskogo analiza = Methods of econometrics and multivariate statistical analysis. Ed. E.V. Polievktova. Moscow: Economics; 2011. 647 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Jahnke W. The Asset Allocation Hoax // Journal of Financial Planning. February 1997. С. 109–113.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Jahnke W. The Asset Allocation Hoax. Journal of Financial Planning. February 1997: 109-113. 10. Brinson G.P., Hood L.R., Beebower G.L. Determinants of Portfolio Performance. Financial Analysts Journal. 1986; 42: 133-138.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Brinson G.P., Hood L.R., Beebower G.L. Determinants of Portfolio Performance // Financial Analysts Journal. 1986. № 42. С. 133–138.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Brinson G.P., Singer B.D., Beebower G.L. Determinants of Portfolio Performance II: An Update. The Financial Analysts Journal. 1991; 47; 3: 40-48.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Brinson G.P., Singer B.D., Beebower G.L. Determinants of Portfolio Performance II: An Update // The Financial Analysts Journal. 1991. Vol. 47. No. 3. С. 40–48.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Fabozzi F.J., Markowitz H.M. The Theory and Practice of Investment Management. 2nd ed. Hoboken: John Wiley &amp; Sons; 2011. 704 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Fabozzi F.J., Markowitz H.M. The Theory and Practice of Investment Management. 2nd ed. Hoboken: John Wiley &amp; Sons, 2011. 704 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dubrova T.A. Statisticheskiye metody prognozirovaniya v ekonomike: uchebnoye posobiye = Statistical forecasting methods in economics: textbook Moscow: EAOI; 2011. 171 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Дуброва Т.А. Статистические методы прогнозирования в экономике: учебное пособие М.: ЕАОИ, 2011. 171 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lewis K.D. Metody prognozirovaniya ekonomicheskikh pokazateley = Methods for forecasting economic indicators. Tr. fr. Eng. E.Z. Demidenko. Moscow: Finance and statistics; 1986. 133 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Льюис К.Д. Методы прогнозирования экономических показателей. Пер. с англ. Е.З. Демиденко. М.: Финансы и статистика, 1986. 133 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bitcoin Stock-To-Flow Model: A Beginner’s Guide [Internet]. Available from: https://beincrypto.com/learn/bitcoin-stock-to-flow-model/. (Cited: 21.05.2023)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bitcoin Stock-To-Flow Model: A Beginner’s Guide [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://beincrypto.com/learn/bitcoin-stock-toflowmodel/. (Дата обращения: 21.05.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ashmore D., Curry B. (ed.) Understanding The Bitcoin Stock-to-Flow Model. [Internet]. Ofitsial’nyy sayt Forbes.Advisor. Available from: https://www.forbes.com/advisor/investing/cryptocurrency/bitcoin-stock-to-flow-model/. (Cited: 18.05.2023).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ashmore D., Curry B. (ed.) Understanding The Bitcoin Stock-to-Flow Model. [Электрон. ресурс]. Официальный сайт Forbes.Advisor. Режим доступа: https://www.forbes.com/advisor/investing/cryptocurrency/bitcoin-stock-to-flowmodel/. (Дата обращения: 18.05.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tsay R.S. Analysis of financial time series. Hoboken: John Wiley &amp; Sons; 2010. 457 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Tsay R.S. Analysis of financial time series. Hoboken: John Wiley &amp; Sons, 2010. 457 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nikiforov I.V. Posledovatel’noye obnaruzheniye izmeneniya svoystv vremennykh ryadov = Sequential detection of changes in time series properties. Moscow: Science; 1983. 199 p. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Никифоров И.В. Последовательное обнаружение изменения свойств временных рядов. М.: Наука, 1983. 199 c.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Proskuryakov A.Y., Kropotov Y.A., Belov A.A, Yermolayev V.A. Patent for invention No. 2600099. Sposob neyrosetevogo prognozirovaniya izmeneniya znacheniy funktsii c yeyo predvaritel’noy veyvlet-obrabotkoy i ustroystvo yego osushchestvleniya. = A method for neural network prediction of changes in function values with its preliminary wavelet processing and a device for its implementation. Registered in the State Register of Inventions of the Russian Federation dated September 22, 2016. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Проскуряков А.Ю., Кропотов Ю.А., Белов А.А, Ермолаев В.А. Патент на изобретение № 2600099. Способ нейросетевого прогнозирования изменения значений функции c её предварительной вейвлет-обработкой и устройство его осуществления. Зарегистрировано в Государственном реестре изобретений Российской Федерации от 22 сентября 2016 г.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Proskuryakov A.Y., Kropotov Y.A. Forecasting the change in the parameters of time series and continuous functions. Procedia Engineering. 2017; 201: 789-800.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Proskuryakov A.Y., Kropotov Y.A. Forecasting the change in the parameters of time series and continuous functions // Procedia Engineering. 2017. № 201. С. 789–800.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kropotov Y.A., Proskuryakov A.Y., Belov A.A. Method for predicting changes in time series parameters in digital information and control systems. Komp’yuternaya optika = Computer Optics. 2018; 42; 6: 1093-1100. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit21"><label>21</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Кропотов Ю.А., Проскуряков А.Ю., Белов А.А. Метод прогнозирования изменений параметров временных рядов в цифровых информационно-управляющих системах // Компьютерная оптика. 2018. Т. 42. № 6. С. 1093–1100.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Matrosov V.V., Shalfeyev V.D. Modeling of economic and financial cycles: generation and synchronization. Izvestiya vuzov. PND. = Izvestiya vuzov. HDPE. 2021; 4 (29): 127-138. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit22"><label>22</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Матросов В.В., Шалфеев В.Д. Моделирование экономических и финансовых циклов: генерация и синхронизация // Известия вузов. ПНД. 2021. № 4 (29). С. 127–138.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Polunin Y.A. Synthesis of methods of nonlinear dynamics and regression analysis for the study of socio-economic processes. Problemy upravleniya = Management problems. 2019; 1: 32-44. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit23"><label>23</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Полунин Ю.А. Синтез методов нелинейной динамики и регрессионного анализа для исследования социально-экономических процессов // Проблемы управления. 2019. № 1. С. 32–44.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Prechter R.R. The Socionomic Theory of Finance. Gainesville: Socionomics Institute Press; 2016. 813 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit24"><label>24</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Prechter R.R. The Socionomic Theory of Finance. Gainesville: Socionomics Institute Press, 2016. 813 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Prechter R.R., Frost A.J. Elliott Wave Principle: Key to Market Behavior. Gainesville: New Classics Library; 2022. 260 p.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit25"><label>25</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Prechter R.R., Frost A.J. Elliott Wave Principle: Key to Market Behavior. Gainesville: New Classics Library, 2022. 260 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nakamoto S. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. [Internet] Available from: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf. (Cited: 21.05.2023).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit26"><label>26</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Nakamoto S. Bitcoin: A Peer-to-Peer Electronic Cash System. [Электрон. ресурс] Режим доступа: https://bitcoin.org/bitcoin.pdf. (Дата обращения: 21.05.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Platforma dlya tekhnicheskogo analiza TradingView = Platform for technical analysis TradingView [Internet]. Available from: https://ru.tradingview.com/chart/hU1TOn67/?symbol-=BITSTAMP%3ABTCUSD (Cited: 28.03.2023) (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit27"><label>27</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Платформа для технического анализа TradingView [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://ru.tradingview.com/chart/hU1TOn67/?symbol=BITSTAMP%3ABTCUSD (Дата обращения 28.03.2023)</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hash Rate – Blockchain [Internet]. Available from: https://www.blockchain.com/en/charts/hash-rate?timespan=2years (Cited: 29.07.2023).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit28"><label>28</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Hash Rate – Blockchain [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.blockchain.com/en/charts/hash-rate?timespan=2years (Дата обращения: 29.07.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Spros na kriptovalyutu dlya vneshnikh raschetov. Ofitsial’nyy sayt RBK. = Demand for cryptocurrency for external settlements. Official site of RBC. [Internet]. Available from: https://www.rbc.ru/crypto/news/6442126f9a79470b7e8b9006 (Cited: 27.04.2023). (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit29"><label>29</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Спрос на криптовалюту для внешних расчетов // Официальный сайт РБК. [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://www.rbc.ru/crypto/news/6442126f9a79470b7e8b9006 (Дата обращения: 27.04.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Zamglavy TSB: kriptovalyuty zaymut svoyu nishu v mezhdunarodnykh raschetakh. RBK = Deputy head of the Central Bank: cryptocurrencies will occupy their niche in international settlements. RBC [Internet] Ofitsial’nyy sayt RBK. Available from: https://www.rbc.ru/crypto/news/64675b099a79470e02c817fd?from=newsfeed (Cited: 22.05.2023). (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit30"><label>30</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Замглавы ЦБ: криптовалюты займут свою нишу в международных расчетах // РБК [Электрон. ресурс] Официальный сайт РБК. Режим доступа: https://www.rbc.ru/crypto/news/64675b099a79470e02c817fd?from=newsfeed (Дата обращения: 22.05.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bitcoin’s inflation rate is now three times lower than U.S. dollar’s [Internet]. Available from: https://finbold.com/bitcoins-inflation-rate-isnow-three-times-lower-than-u-s-dollars/ (Cited: 29.07.2023).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit31"><label>31</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bitcoin’s inflation rate is now three times lower than U.S. dollar’s [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://finbold.com/bitcoinsinflationrate-is-now-three-times-lower-than-u-sdollars/ (Дата обращения: 29.07.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Bitcoin stock to flow model live chart [Internet]. Available from: https://charts.bitbo.io/stockto-flow/. (Cited: 25.05.2023).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit32"><label>32</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Bitcoin stock to flow model live chart [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://charts.bitbo.io/stock-to-flow/. (Дата обращения: 25.05.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yermolayev V.A., Kropotov Y.A., Proskuryakov A.Y. Building Models of Information Exchange Systems with Discrete and Distributed Delay and Delayed Feedback. Komp’yuternaya optika = Computer Optics. 2020; 44; 3: 454-465. (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit33"><label>33</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ермолаев В.А., Кропотов Ю.А., Проскуряков А.Ю. Построение моделей систем обмена информацией с дискретным и распределённым запаздыванием и задержанной обратной связью // Компьютерная оптика. 2020. Т. 44. № 3. С. 454–465.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lon Vong. Radikaliziruya landshaft rynka tsennykh bumag = Radicalizing the Securities Market Landscape, Second Edition 2019 [Internet] Available from: https://files.proximax.io/pub-research/Radicalizing_the_Equity_Market_Version_2.0_(English).pdf. (Cited: 05.06.2023). (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit34"><label>34</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Лон Вонг. Радикализируя ландшафт рынка ценных бумаг, второе издание 2019 [Электрон. ресурс] Режим доступа: https://files.proximax.io/pub-research/Radicalizing_the_Equity_Market_Version_2.0_(English).pdf. (Дата обращения: 05.06.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Galanov V.A., Galanova A.V. Unpredictable stock trading as the basis of the mass international market for vending machines [Internet]. Mezhdunarodnaya torgovlya i torgovaya politika = International trade and trade policy. 2017. №3 (11): 74-94. Available from: https://cyberleninka.ru/article/n/besprognoznaya-torgovlya-aktsiyami-kak-osnova-massovogo-mezhdunarodnogo-rynka-torgovyh-avtomatov (Cited: 07.05.2023). (In Russ.)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit35"><label>35</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Галанов В.А., Галанова А.В. Беспрогнозная торговля акциями как основа массового международного рынка торговых автоматов [Электрон. ресурс] // Международная торговля и торговая политика. 2017. №3 (11). С. 74–94. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/besprognoznaya-torgovlya-aktsiyami-kak-osnovamassovogomezhdunarodnogo-rynka-torgovyhavtomatov (Дата обращения: 07.05.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lopez-Lira A., Tang Y. Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [Internet]. Available from: https://ssrn.com/abstract=4412788 (Cited: 21.05.2023)</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit36"><label>36</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Lopez-Lira A., Tang Y. Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://ssrn.com/abstract=4412788 (Дата обращения: 21.05.2023).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Lopez-Lira A., Tang Y. Can ChatGPT Forecast Stock Price Movements? Return Predictability and Large Language Models [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://ssrn.com/abstract=4412788 (Дата обращения: 21.05.2023).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
