Моделирование рыночных манипуляций в реальном времени

Автор: Негримовский Д.В., Яминов Р.И.

Журнал: Труды Московского физико-технического института @trudy-mipt

Статья в выпуске: 3 (55) т.14, 2022 года.

Бесплатный доступ

Рассматривается задача обнаружения манипуляций на рынке криптовалют. Предлагается новое веб-приложение для моделирования эффекта манипуляции в лабораторном эксперименте с участием реальных игроков. Приложение позволяет в зависимости от входных параметров моделировать различные конфигурации манипуляции. В отличие от реальных данных без учителя, на лабораторных данных с учителем возможна более точная оценка качества моделей поиска аномалий.

Криптовалюты, рыночные манипуляции, накачка и сброс, обнаружение аномалий, экспериментальная экономика

Короткий адрес: https://sciup.org/142236479

IDR: 142236479

Список литературы Моделирование рыночных манипуляций в реальном времени

Nizzoli L., Tardelli S., Avvenuti M., Cresci S., Tesconi M., Ferrara E. Charting the Landscape of Online Cryptocurrency Manipulation // IEEE Access. 2020. V. 8.
Pennoni F., Bartolucci F., Forte G., Ametrano F. Multivariate Hidden Markov model: An application to study correlations among cryptocurrency log-returns // The 2nd Crypto Asset Lab Conference. 2020.
Li T., Shin D., Wang B. Cryptocurrency Pump-and-Dump Schemes // SSRN. 2021.
Chen L.D., Schonger M., Wickens C. oTree - An open-source platform for laboratory, online, and field experiments // Journal of Behavioral and Experimental Finance. 2016. V. 9. P. 88-97.
Toth B., Lemperiere Y., Deremble C., de Lataillade J., Kockelkoren J., Bouchaud J.P. Anomalous price impact and the critical nature of liquidity in financial markets // Physical Revew. 2011. N 1. P. 021006.
Mansourifar H., Chen L., Shi W. Hybrid Cryptocurrency Pump and Dump Detection // ArXiv. 2020.
Kokia C., Leonardos S., Piliouras G. Exploring the Predictability of Cryptocurrencies via Bayesian Hidden Markov Models // Research in International Business and Finance, Elsevier. V. 59(C).

Статья научная