Проєктування системи прогнозування динаміки цін криптовалют на основі методів технічного аналізу та штучного інтелекту

UKR: У доповіді представлено процес проєктування спеціалізованої вебплатформи, призначеної для візуалізації та прогнозування динаміки цін на ринку криптовалют. Метою дослідження є розробка архітектури інформаційної системи з використанням методології об’єктно-орієнтованого моделювання. У ході дослідження проведено детальний аналіз предметної області, розглянуто існуючі методи прогнозування на основі штучного інтелекту та технічного аналізу. За допомогою CASE-засобу StarUML та мови UML розроблено комплексну модель системи: визначено функціональні вимоги (діаграма прецедентів), сформовано статичну структуру (діаграма класів) та описано динамічну поведінку (діаграми послідовності та станів). Окрему увагу приділено проєктуванню архітектури розгортання та структури бази даних. Практична значущість результатів полягає у створенні теоретичного та модельного підґрунтя для подальшої програмної реалізації аналітичного інструментарію. Розроблена модель може слугувати базою для створення реальних вебсервісів, орієнтованих на криптотрейдерів та фінансових аналітиків, що сприятиме підвищенню ефективності прийняття рішень на волатильних цифрових ринках.

ENG: The report presents the design process of a specialized web platform intended for the visualization and forecasting of price dynamics in the cryptocurrency market. The research aim is to develop the information system architecture using object-oriented modeling methodology. In the course of the study, a detailed analysis of the subject area was conducted, and existing forecasting methods based on artificial intelligence and technical analysis were reviewed. Using the StarUML CASE tool and the UML language, a comprehensive system model was developed: functional requirements were defined (use case diagram), the static structure was formed (class diagram), and the dynamic behavior was described (sequence and state diagrams). Particular attention was paid to the design of the deployment architecture and the database structure. The practical significance of the results lies in creating a theoretical and model-based foundation for the subsequent software implementation of analytical tools. The developed model can serve as a basis for creating real-world web services targeting crypto traders and financial analysts, contributing to more effective decision-making in volatile digital markets.