Програмна реалізація показника поглинання імпульсу як статистичного інструменту на ринку біткоїна
DOI: 10.31673/2412-9070.2026.318113
Анотація
Предметом дослідження є алгоритмічна модель та програмна реалізація показника Momentum Absorption Score (MAS) як детектора структурних режимів у потокових часових рядах типу «ціна-обсяг». MAS формалізовано як бінарну подію перетину нижнього хвоста розподілу стандартизованого цінового діапазону та верхнього хвоста розподілу стандартизованого торгового обсягу в межах ковзного статистичного вікна, що дозволяє інтерпретувати задачу як виявлення рідкісних спільних екстремальних подій у двовимірному стохастичному процесі. Метою роботи є проєктування, формалізація та експериментальна валідація MAS як статистичного інструменту для іден-тифікації особливих режимів на ринку Біткоїна в рамках програмної реалізації сис-теми потокової обробки даних. Завдання дослідження включають: формальне визначе-ння математичної моделі MAS; розроблення модульної архітектури програмної реалізації; реалізацію обчислення ковзних середніх, дисперсій та квантилів; аналіз обчислювальної складності та пам’яткових витрат; емпіричну перевірку алгоритму на істо-ричних даних BTC/USDT для таймфреймів 1 день, 4 години та 30 хвилин; оцінювання умовних математичних сподівань дохідності, щільності сигналів та асиметрії між типами позицій; застосування машинного навчання для відсіювання збиткових позицій. Отримані результати показали, що при використанні інкрементальних методів оновлення статистик алгоритм має складність (O(n)) за часом та (O(W)) за пам’яттю, де (W) - розмір ковзного вікна. Події MAS відповідають зміщенню умовного розподілу майбутньої дохідності відносно безумовного очікування. Встановлено залежність між щільністю детекції та масштабом часової агрегації, а також підвищену стабільність реалізацій на основі відносних показників обсягу. Висновки підтверджують, що MAS може розглядатися як масштабований алгоритм детекції режимів у потокових стохастичних процесах.
Ключові слова: програмне забезпечення, архітектура програмного забезпечення, аналітична модель, машинне навчання, інформаційні технології, механістичний підхід.
