Объектом исследования являются блокчейн-технологии и децентрализованные сервисы. В данном исследовании предлагается разработать децентрализованное приложение для проведения лотерей. Исследование проводится с целью изучения блокчейн-технологий. Для разработки децентрализованного приложения использовался блокчейн Ethereum. В результате был разработан смарт-контракт для проведения лотерей, а также веб-интерфейс для взаимодействия с ним, образующие децентрализованное приложение. / The object of research is blockchain technologies and decentralized services. In this study, it is proposed to develop a decentralized application for conducting lotteries. The research is conducted in order to study blockchain technologies. The Ethereum blockchain was used to develop a decentralized application. As a result, a smart contract for conducting lotteries was developed, as well as a web interface for interacting with it, forming a decentralized application.

Объектом настоящего исследования являются алгоритмы и методы машинного обучения, и их применение в задачах прогнозирования временных рядов и анализа текста. В данном исследовании предложено применить модифицированную архитектуру рекуррентной нейронной сети (LSTM) для предсказания цены закрытия криптовалютных котировок на следующий день от текущего, а также, применить алгоритмы классификации, такие как: логистическая регрессия, Linear SVC, Gradient Boosting, для определения эмоциональной метки новостной записи для разработки стратегии прогнозирования точек входа и выхода из торговых позиций на рынке криптовалют. Исследование фокусируется на доказательстве того, что применение методов и алгоритмов машинного обучения для создания торговой стратегии для определения точек входа и выхода из торговой позиции, повысит эффективность процесса торговли, а также, ускорит процесс сбора и обработки аналитических данных для технического анализа рынка. Для обучения используемых моделей, разработаны и использованы программные средства (парсеры), с помощью которых извлекаются данные с криптовалютной торговой биржи Binance, а также, криптовалютной социальной сети CryptoPanic. Экспериментальные результаты показывают, что среднем автоматизированный процесс определения точек входа и выхода из торговых позиций быстрее в 2 раза чем при ручном определении, а количество сделок увеличится примерно на 17.5%. В итоге можно сделать вывод о том, что, используя передовые технологии возможно разработать инструмент для повышения эффективности торговли криптовалютой. / The object of this study is the algorithms and methods of machine learning, and their application in the problems of time series forecasting and text analysis. In this study, it is proposed to apply a modified architecture of a recurrent neural network (LSTM) to predict the closing price of cryptocurrency quotes the next day from the current one, and also to apply classification algorithms, such as: logistic regression, Linear SVC, Gradient Boosting, to determine the emotional label of a news entry to develop a strategy for predicting entry and exit points for trading positions in the cryptocurrency market. The study focuses on proving that the use of machine learning methods and algorithms to create a trading strategy to determine entry and exit points from a trading position will increase the efficiency of the trading process, as well as speed up the process of collecting and processing analytical data for technical market analysis. To train the models used, software tools (parsers) were developed and used, with the help of which data is extracted from the Binance cryptocurrency trading exchange, as well as the CryptoPanic cryptocurrency social network. Experimental results show that, on average, the automated process of determining entry and exit points from trading positions is 2 times faster than with manual determination, and the number of transactions will increase by about 17.5%. As a result, we can conclude that, using advanced technologies, it is possible to develop a tool to improve the efficiency of cryptocurrency trading.