Метод оценки надёжности криптовалют на базе Ethereum

Тарханов Иван А.; Поздняков Павел В.

doi:10.18254/S207751800006336-8

Русский

Войти Регистрация

Главная>Выпуск 3>Метод оценки надёжности криптовалют на базе Ethereum

Метод оценки надёжности криптовалют на базе Ethereum

Оглавление

Аннотация Оценить Содержание публикации

Библиография Комментарии Дополнительные материалы

Метод оценки надёжности криптовалют на базе Ethereum

Аннотация

Код статьи

S207751800006336-8-1

DOI

10.18254/S207751800006336-8

Тип публикации

Статья

Статус публикации

Опубликовано

Авторы

Тарханов Иван Александрович Связаться с автором

ORCID: 0000-0002-8544-8546

Аффилиация:
Государственный академический университет гуманитарных наук
НИТУ МИСиС
Адрес: Российская Федерация, Москва

Поздняков Павел Васильевич

Аффилиация: НИТУ МИСиС
Адрес: Российская Федерация, Москва

Выпуск

Том 14 Выпуск 3

Аннотация

В данном исследовании предпринимается попытка создания инструмента классификации криптовалют по степени надёжности с точки зрения инвесторов и трейдеров. Формулируется определение надёжности криптовалюты и критериев классификации. Далее показано, как с помощью метода опорных векторов, основываясь на доступных открытых данных, можно определить надёжность криптовалют на базе Ethereum. В результате апробации определены 15 надёжных криптовалют и разработано программное обеспечение, которое позволяют собирать и классифицировать криптовалюты.

Ключевые слова

криптовалюта, надёжность, классификация, Ethereum, метод опорных векторов

Классификатор

Получено

27.08.2019

Дата публикации

10.09.2019

Всего подписок

Всего просмотров

2980

Оценка читателей

5.0 (2 голосов)

Цитировать Скачать pdf

ГОСТ	Поздняков П. В. , Тарханов И. А. Метод оценки надёжности криптовалют на базе Ethereum // Искусственные общества. – 2019. – T. 14. – Выпуск 3. URL: https://artsoc.jes.su/s207751800006336-8-1/. DOI: 10.18254/S207751800006336-8
MLA	Poznyakov, Pavel, Tarkhanov, Ivan "Ethereum-based cryptocurrency reliability assessment method." Artificial societies. 14.3 (2019). DOI: 10.18254/S207751800006336-8
APA	Poznyakov P., Tarkhanov I. (2019). Ethereum-based cryptocurrency reliability assessment method. Artificial societies. vol. 14, no. 3 DOI: 10.18254/S207751800006336-8

Доступ к дополнительным сервисам

Дополнительные сервисы только на эту статью

Преимущества сервисов

100 руб. / 1.0 SU

Дополнительные сервисы на все выпуски за 2019 год

Преимущества сервисов

1500 руб. / 15.0 SU

Введение

Одной из самых популярных технологий, которая меняет окружающий мир последние 20-10 лет, является технология блокчейн. Такие свойства блокчейн, как обеспечение неизменности, открытости и децентрализаци позволяют обеспечить потенциал к существенной трансформации правил финансового, правового и многих других мировых рынков [2].

Одним из самых ярких примеров внедрения блокчейн стали криптовалюты – разновидность цифровой валюты, создание и контроль за которой базируются на криптографических методах и основаны на технологии блокчейн. Благодаря непредсказуемости и большой волатильности курса, криптовалюты становятся интересны инвесторам и трейдерам на биржах, как новый способ быстрого заработка. При этом количество криптовалют постоянно растёт, из-за чего большинство валют не представляют никакой ценности [3].

Кроме очевидной актуальности для инвесторов и трейдеров, которые хотят работать на новом рынке криптовалют и которым нужны инструменты для анализа данных, данное исследование важно в контексте стремления государств контролировать рынок криптовалют [9] и отслеживать заведомо мошеннические криптовалюты, а также связанные с ними финансовые операции.

Как правило, если речь идет про обыкновенные (фиатные) валюты, то под надежностью понимается только наименьшая степень волатильности валюты [5]. Но в контексте криптовалют, как нам кажется, этого недостаточно. Поэтому, для оценки надёжности нужно ввести дополнительные критерии. С точки зрения трейдеров и инвесторов важна способность криптовалюты обеспечивать стабильный курс, устойчивость к финансовым манипуляциям и интерес для инвестиций, т.е. некий потенциал для роста её цены. В данном исследовании надёжность криптовалюты можно охарактеризовать как комплексную оценку совокупности показателей криптовалюты, которая позволяет с высокой долей вероятности утверждать, что она не используется для мошеннических схем и имеет потенциал для инвестиций.

Существующие криптобиржы не позволяют получить всю необходимую информацию в «чистом» виде, хотя в целом, информация о транзакциях и держателях криптовалюты, как правила, открыта.

Целью данной работы является разработка инструментария для начальной оценки надежности криптовалюты, на основе имеющейся открытых данных о ней. С помощью разработанного метода и ПО решаются следующие задачи:

Объяснение поведения криптовалюты.
Сравнение множества криптовалют.
Оценка целесообразности вложения инвестиций в криптовалюты.
В перспективе подготовка данных для прогнозирования.

Блокчейн Ethereum

Несмотря на то, что самой популярной криптовалютой является Bitcoin, в данной работе будут рассматриваться криптовалюты на базе блокчейн Ethereum. Поскольку Ethereum это не просто основа для второй по популярности в мире валюты Ether (Эфир), но и многофункциональная блокчейн платформа, которая используется для создания смарт-контрактов[13].

Смарт-контракт – это компьютерный алгоритм, благодаря которому происходит контроль выполнения обязательств сторон в процессе обмена средствами в технологии блокчейн. Преимущество данного алгоритма состоит в том, что при наступлении некоторых событий выполнение заложенных в нём условий происходит децентрализованная независимая проверка. Поэтому подделка данных и другие виды мошенничества затруднены и практически не возможны. Например, можно создать смарт-контракт, который будет заниматься пожертвованиями, и задать условия, что накопленные деньги будут храниться до тех пор, пока не наберется необходимая сумма или до конкретной даты, а после средства пойдут на какие-нибудь нужды, или вернуться тем, кто пожертвовал, если нужной суммы не набралось.

В отличие от Bitcoin, Ethereum имеет свой собственный развитый язык разработки для создания смарт-контрактов – Solidity [13], более простые условия «майнинга» (добычи) криптовалюты независимыми майнерами и позволяет наиболее быстро создать первый прототип криптовалюты с любыми условиями распространения, первичного размещения и правилами её «сжигания». При этом большинство связанных с безопасностью ограничений платформы, которые имеются в Bitcoin, в Ethereum отсутствуют [7]. Помимо этого, Ethereum можно использовать как основу для создания более сложных архитектурных решений для обмена финансовыми и корпоративными данными и интеграции с внутренними системами организаций и государства [10]. Благодаря описанным возможностям Ethereum быстро стал самой популярной платформой для создания и распространения новых основанных на криптовалюте проектов.

Инструментарий для оценки надёжности криптовалют на базе блокчейн Ethereum должен обеспечивать следующие возможности:

получение основных данных о валюте, таких как её название, интернет адрес (URL) её смарт контракта с сайта >>>> [8];
на основе URL адреса и названия криптовалюты извлекать данные с криптобирж (например, Etherdelta.com https://etherdelta.com и Forkdelta https://forkdelta.app );
анализ и нормализация полученных данных;
экспорт проанализированных данных в базу данных.

Описание метода

Выбор параметров оценки надёжности

На данный момент не существуют сервисов, которые напрямую оценивают надежность криптовалют. В основном оценивать валюту приходиться на базе составленных рейтингов, которые выпускаются с некоторой периодичностью:

https://coinmarketcap.com – сервис, который предоставляет рейтинг криптовалют на основе капитализации, данный параметр является важным показателем для инвестора так как показывает ему уровень популярности и развития криптовалюты, однако недостатком данного рейтинга является то, что развивающиеся валюты в него попасть не смогут и оценивать валюту только по одному параметру нецелесообразно [11];
https://etherscan.io – сервис, предоставляющий подробную информацию обо всех валютах и последних транзакциях на базе блокчейн Etherium. Из-за обилия информации не понятно, как некоторые данные будут влиять на ту или иную криптовалюту [8].

<h2 id="text_content_item_11">Описание метода</h2>
<h2 id="text_content_item_11">&nbsp;</h2>
<h3>Выбор параметров оценки надёжности</h3>
На данный момент не существуют сервисов, которые напрямую оценивают надежность криптовалют. В основном оценивать валюту приходиться на базе составленных рейтингов, которые выпускаются с некоторой периодичностью:
<ul class="docx-publication-list">
<li><a href="https://coinmarketcap.com">https://coinmarketcap.com</a>&nbsp;– сервис, который предоставляет рейтинг криптовалют на основе капитализации, данный параметр является важным показателем для инвестора так как показывает ему уровень популярности и развития криптовалюты, однако недостатком данного рейтинга является то, что развивающиеся валюты в него попасть не смогут и оценивать валюту только по одному параметру нецелесообразно [11];</li>
<li><a href="https://etherscan.io/" target="_blank">https://etherscan.io</a> – сервис, предоставляющий подробную информацию обо всех валютах и последних транзакциях на базе блокчейн Etherium. Из-за обилия информации не понятно, как некоторые данные будут влиять на ту или иную криптовалюту [8].</li>
</ul>

В рамках текущего исследования было предложено оценивать валюту по пяти критериям, которые практически не зависят от времени существования валюты:

волатильность валюты (priceVolat);
волатильность количества сделок (tradesVolat);
волатильность объемов продаж (volumeVolat);
количество владельцев валюты (holders);
общее количество сделок за последние полгода (transfers).

Выбор данных параметров обусловлен не только тем, что они не зависят от времени существования валюты, но и тем, что эти характеристики наиболее точно отображают текущую ценность криптовалюты. Если не учесть хотя бы один из них, оценка может быть совершенно другой.

Например, уберем параметр волатильности количества сделок, и получим валюту, у которой стабильная хорошая цена, но сделок по ней последние пару месяцев фактически нет. Тем самым получается, что без этого параметра данная валюта может быть оценена как надежная. Далее в случае её приобретения, продать приобретенную криптовалюту снова не удастся. Её попросту никто не купит. Получается, что при расчете не учитывался параметр, который зафиксировал бы это.

Критерий по количеству владельцев валюты показывает, что при малом их количестве, может происходить спекуляция.

Характеристика волатильности объемов продаж крайне важна, так как при большом количестве сделок и малом объеме продаж криптовалютная биржа будет иметь недостаточный оборот данной валюты, и она может перестать торговать этой валютой в любой момент времени.

Наборы входных и выходных данных

Для анализа надёжности был выбран перечень из 81 криптовалюты на базе блокчейн Ethereum, данные по которым доступны на сайтах Etherdelta ( >>>> ) и Forkdelta ( >>>> ).

Входные данные по каждой валюте представлены в формате двух строковых параметров, которые пользователь вводит для каждой конкретной валюты:

Краткое название валюты (shortName). Например, BNB.
Адрес криптовалюты в публичной сети Ethereum (Address). Например, 0xB8c77482e45F1F44dE1745F52C74426C631bDD52.

Выходные данные состоят из сохранённых в БД исторических данных для каждой криптовалюты, а также результата классификации, рассчитанного по этим данным.

Классификация методом опорных векторов

В данном случае необходимо решить задачу бинарной классификации. Для проведения классификации был выбран метод опорных векторов, т.к. он наиболее удобен для решения задач с 2-умя классами [4].

Каждый объект данных должен быть представлен как вектор на n-мерном пространстве. Нужно решить задачу классификации на два непересекающихся класса: X= Rn, Y={–1, +1}.

Необходимо построить пороговый классификатор:

a (x) = s i g n (\sum_{j = 1}^{n} w_{j} x^{j} - w_{0}) = s i g n (〈 w, x 〉 - w_{0})

, (1)

В котором

x = (x^{1}, \dots, x^{n})

– вектор признаков объекта

x

; вектор

w = (w^{1}, \dots, w^{n}) ∊ R^{n}

и значение скалярного порога

w_{0}

, описывает гиперплоскость.

В котором 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>x</mi><mo>=</mo><mo>(</mo><msup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msup><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><msup><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></msup><mo>)</mo></math>
 – вектор признаков объекта 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>x</mi></math>
; вектор 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>w</mi><mo>=</mo><mfenced separators="|"><mrow><msup><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msup><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><msup><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></msup></mrow></mfenced><mo>∊</mo><msup><mrow><mi>R</mi></mrow><mrow><mi>n</mi></mrow></msup></math>
 и значение скалярного порога 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub></math>
, описывает гиперплоскость.

Задача сводится к тому, что необходимо найти такую гиперплоскость в пространстве

R^{n}

, чтобы расстояние от этой плоскости до ближайшей точки было максимальным. Уравнение

〈w, x〉 = w_{0}

, как раз и представляет собой искомую гиперплоскость [11].

Пусть

X^{m} = {(x_{1}, y_{1}, \dots, x_{m}, y_{m})}

– исходное множество описаний объектов, где

x_{i} = {(V}_{1}^{p}, V_{1}^{t}, V_{1}^{v}, h_{1}, t_{1}

) - характеристики объекта (V^p - волатильность валюты, V^t - волатильность количества сделок, V^v - волатильность объемов продаж, h - количество владельцев валюты, t - общее количество сделок за последние полгода. а

y_{i}

\in

{–1, +1} – множество классов.

Пусть 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msup><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mi>m</mi></mrow></msup><mo>=</mo><mo>{</mo><mo>(</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mi mathvariant="normal"> </mi><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>m</mi></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>m</mi></mrow></msub><mo>)</mo><mo>}</mo></math>
 – исходное множество описаний объектов, где 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msubsup><mrow><mfenced close="" separators="|"><mrow><mi>V</mi></mrow></mfenced></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>p</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mrow><mi>V</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>t</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mrow><mi>V</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>v</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><mi mathvariant="normal"> </mi><msub><mrow><mi>h</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mrow><mi>t</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub></math>
) - характеристики объекта (Vp - волатильность валюты, Vt - волатильность количества сделок, Vv - волатильность объемов продаж, h - количество владельцев валюты, t - общее количество сделок за последние полгода. а 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">i</mi></mrow></msub></math>
 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mo>∈</mo></math>
{–1, +1} – множество классов.

Пусть <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msup><mrow><mi>X</mi></mrow><mrow><mi>m</mi></mrow></msup><mo>=</mo><mo>{</mo><mo>(</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mi mathvariant="normal"> </mi><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>m</mi></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>m</mi></mrow></msub><mo>)</mo><mo>}</mo></math> – исходное множество описаний объектов, где <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><msubsup><mrow><mfenced close="" separators="|"><mrow><mi>V</mi></mrow></mfenced></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>p</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mrow><mi>V</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>t</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><msubsup><mrow><mi>V</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>v</mi></mrow></msubsup><mo>,</mo><mi mathvariant="normal"> </mi><msub><mrow><mi>h</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mrow><mi>t</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub></math> ) - характеристики объекта (Vp - волатильность валюты, Vt - волатильность количества сделок, Vv - волатильность объемов продаж, h - количество владельцев валюты, t - общее количество сделок за последние полгода. а <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">i</mi></mrow></msub></math> <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mo>∈</mo></math> {–1, +1} – множество классов.

Для классификации необходимо построить плоскость

〈w, x_{i}〉 - w_{0} = 0,

где w перпендикуляр к разделяющей гиперплоскости, а w0 - значение скалярного порога.

Для нахождения оптимальной гиперплоскости нужно:

〈w, x〉 - w_{0} = 1

〈w, x〉 - w_{0} = - 1

Нужно убедиться для всех точек полосы

x_{i}

〈w, x_{i}〉 - w_{0} \{\begin{matrix} \leq - 1, е с л и y_{i} = - 1, \\ \geq + 1, е с л и y_{i} = + 1 . \end{matrix}

Нужно убедиться для всех точек полосы 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></math>
 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mfenced open="〈" close="〉" separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>-</mo><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub><mfenced open="{" close="" separators="|"><mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mo>≤</mo><mi> </mi><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi> </mi><mi> </mi><mi>е</mi><mi>с</mi><mi>л</mi><mi>и</mi><mi> </mi><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>,</mo></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mo>≥</mo><mi> </mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mi> </mi><mi> </mi><mi>е</mi><mi>с</mi><mi>л</mi><mi>и</mi><mi> </mi><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>.</mo></mrow></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math>

Тогда расстояние между границами будет

\frac{2}{| |w| |}

Далее необходимо построить линейно неразделимую выборку. Тогда задача сводится к

〈w, w〉 \to m i n

По теореме Куна-Таккера эта задача эквивалентна двойственной задаче поиска седловой точки функции Лагранжа [12]

\{\begin{matrix} L (w, w_{0}, ξ, λ, η) \to {m i n}_{w {, w}_{0} ξ} {m a x}_{λ η} \\ ξ_{i} \geq 0, λ_{i} \geq 0, η_{i} \geq 0, i = 1, \dots, l \\ λ_{i} = 0, л и б о y_{i} (〈w, x_{i}〉 - w_{0}) = 1 - ξ_{i}, i = 1, \dots, l \\ η_{i} = 0, л и б о ξ_{i} = 0, i = 1, \dots, l \end{matrix}

, где

L (w, w_{0}, ξ, λ, η) = \frac{1}{2} 〈w, w〉 + \sum_{i = 1}^{l} λ_{i} {(y}_{i} (〈w, x_{i}〉 - w_{0}) - 1) - \sum_{i = 1}^{l} {ξ_{i} (λ}_{i} + η_{i} - C)

, где

λ = (λ_{1}, \dots, λ_{l})

– вектор двойственных переменных.

По теореме Куна-Таккера эта задача эквивалентна двойственной задаче поиска седловой точки функции Лагранжа [12] 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mfenced open="{" close="" separators="|"><mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mi>L</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mi mathvariant="normal">ξ</mi><mo>,</mo><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi> </mi><mi>η</mi></mrow></mfenced><mo>→</mo><msub><mrow><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi></mrow><mrow><mi>w</mi><msub><mrow><mo>,</mo><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow></msub><msub><mrow><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>λ</mi><mi>η</mi></mrow></msub></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><msub><mrow><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>≥</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><msub><mrow><mi mathvariant="normal"> </mi><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>≥</mo><mn>0</mn><mi> </mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi mathvariant="normal"> </mi><mi>η</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>≥</mo><mn>0</mn><mi> </mi><mi> </mi><mo>,</mo><mi> </mi><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>l</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><mi> </mi><mi>л</mi><mi>и</mi><mi>б</mi><mi>о</mi><mi> </mi><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mfenced open="〈" close="〉" separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>-</mo><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><msub><mrow><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mi> </mi><mi> </mi><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>l</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><msub><mrow><mi mathvariant="normal"> </mi><mi>η</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>0</mn><mi> </mi><mo>,</mo><mi> </mi><mi>л</mi><mi>и</mi><mi>б</mi><mi>о</mi><mi> </mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><mi> </mi><mi> </mi><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>l</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math>
, где 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>L</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mi mathvariant="normal">ξ</mi><mo>,</mo><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi mathvariant="normal"> </mi><mi>η</mi></mrow></mfenced><mo>=</mo><mfrac><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></mfrac><mfenced open="〈" close="〉" separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><mi>w</mi></mrow></mfenced><mo>+</mo><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><msub><mrow><mo>(</mo><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mfenced open="〈" close="〉" separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>-</mo><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo><mi> </mi></mrow></mrow><mo>-</mo><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><msub><mrow><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>(</mo><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mrow><mi>η</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>-</mo><mi>C</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></math>
, где 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>λ</mi><mo>=</mo><mo>(</mo><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></msub><mo>)</mo></math>
 – вектор двойственных переменных.

По теореме Куна-Таккера эта задача эквивалентна двойственной задаче поиска седловой точки функции Лагранжа [12] <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mfenced open="{" close="" separators="|"><mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mi>L</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mi mathvariant="normal">ξ</mi><mo>,</mo><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi> </mi><mi>η</mi></mrow></mfenced><mo>→</mo><msub><mrow><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi></mrow><mrow><mi>w</mi><msub><mrow><mo>,</mo><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow></msub><msub><mrow><mi>m</mi><mi>a</mi><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>λ</mi><mi>η</mi></mrow></msub></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><msub><mrow><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>≥</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><msub><mrow><mi mathvariant="normal"> </mi><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>≥</mo><mn>0</mn><mi> </mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi mathvariant="normal"> </mi><mi>η</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>≥</mo><mn>0</mn><mi> </mi><mi> </mi><mo>,</mo><mi> </mi><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>l</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><mi> </mi><mi>л</mi><mi>и</mi><mi>б</mi><mi>о</mi><mi> </mi><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mfenced open="〈" close="〉" separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>-</mo><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>-</mo><msub><mrow><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>,</mo><mi> </mi><mi> </mi><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>l</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><msub><mrow><mi mathvariant="normal"> </mi><mi>η</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>0</mn><mi> </mi><mo>,</mo><mi> </mi><mi>л</mi><mi>и</mi><mi>б</mi><mi>о</mi><mi> </mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>0</mn><mo>,</mo><mi> </mi><mi> </mi><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>l</mi></mrow></mtd></mtr></mtable></mrow></mfenced></math> , где <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>L</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mi mathvariant="normal">ξ</mi><mo>,</mo><mi>λ</mi><mo>,</mo><mi mathvariant="normal"> </mi><mi>η</mi></mrow></mfenced><mo>=</mo><mfrac><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></mfrac><mfenced open="〈" close="〉" separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><mi>w</mi></mrow></mfenced><mo>+</mo><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><msub><mrow><mo>(</mo><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mfenced open="〈" close="〉" separators="|"><mrow><mi>w</mi><mo>,</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>-</mo><msub><mrow><mi>w</mi></mrow><mrow><mn>0</mn></mrow></msub></mrow></mfenced><mo>-</mo><mn>1</mn><mo>)</mo><mi> </mi></mrow></mrow><mo>-</mo><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><msub><mrow><mi mathvariant="normal">ξ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>(</mo><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>+</mo><msub><mrow><mi>η</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>-</mo><mi>C</mi><mo>)</mo></mrow></mrow></math> , где <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mi>λ</mi><mo>=</mo><mo>(</mo><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mn>1</mn></mrow></msub><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></msub><mo>)</mo></math> – вектор двойственных переменных.

После всех преобразований задача сводится к

\{\begin{matrix} - L (λ) = - \sum_{i = 1}^{l} λ_{i} + \frac{1}{2} \sum_{i = 1}^{l} \sum_{j = 1}^{l} λ_{i} λ_{j} y_{i} y_{j} (〈x_{i}, x_{j}〉)) \to {m i n}_{λ} \\ 0 \leq λ_{i} \leq C, i = 1, \dots, l \\ \sum_{i = 1}^{l} λ_{i} y_{i} = 0 \end{matrix}

После всех преобразований задача сводится к 
<math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mfenced open="{" close="" separators="|"><mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mo>-</mo><mi>L</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>λ</mi></mrow></mfenced><mo>=</mo><mo>-</mo><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>+</mo><mfrac><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></mfrac></mrow></mrow><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mfenced open="〈" close="〉" separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub></mrow></mfenced></mrow></mfenced><mo>)</mo><mo>→</mo><msub><mrow><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi></mrow><mrow><mi>λ</mi></mrow></msub></mrow></mrow></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mn>0</mn><mo>≤</mo><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>≤</mo><mi>C</mi><mo>,</mo><mi> </mi><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>l</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow></mrow><mi> </mi></mrow></mtd></mtr></mtable><mi> </mi></mrow></mfenced></math>

После всех преобразований задача сводится к <math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:m="http://schemas.openxmlformats.org/officeDocument/2006/math"><mfenced open="{" close="" separators="|"><mrow><mtable><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mo>-</mo><mi>L</mi><mfenced separators="|"><mrow><mi>λ</mi></mrow></mfenced><mo>=</mo><mo>-</mo><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>+</mo><mfrac><mrow><mn>1</mn></mrow><mrow><mn>2</mn></mrow></mfrac></mrow></mrow><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub></mrow></mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub><mfenced separators="|"><mrow><mfenced open="〈" close="〉" separators="|"><mrow><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>,</mo><msub><mrow><mi>x</mi></mrow><mrow><mi>j</mi></mrow></msub></mrow></mfenced></mrow></mfenced><mo>)</mo><mo>→</mo><msub><mrow><mi>m</mi><mi>i</mi><mi>n</mi></mrow><mrow><mi>λ</mi></mrow></msub></mrow></mrow></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mn>0</mn><mo>≤</mo><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>≤</mo><mi>C</mi><mo>,</mo><mi> </mi><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn><mo>,</mo><mo>…</mo><mo>,</mo><mi>l</mi></mrow></mtd></mtr><mtr><mtd><mrow><maligngroup/><mrow><munderover><mo stretchy="false">∑</mo><mrow><mi>i</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mrow><mi>l</mi></mrow></munderover><mrow><msub><mrow><mi>λ</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><msub><mrow><mi>y</mi></mrow><mrow><mi>i</mi></mrow></msub><mo>=</mo><mn>0</mn></mrow></mrow><mi> </mi></mrow></mtd></mtr></mtable><mi> </mi></mrow></mfenced></math>

Результаты

В рамках исследования было разработано ПО, которое позволяет через API собирать часть данных по сделкам, значению цены и количеству владельцев валюты с сайтов открытых криптобирж Etherdelta и Forkdelta, далее дополнять (обогащать данные) используя API Etherscan.io и сохранять результат в локальную БД.

Рисунок 1. Общая схема работы ПО и метода классификации.

Сбор данных проводился автоматически по выбранному заранее списку валют и указанному набору входных параметров по каждой криптовалюте (см. раздел 3.2). Дальнейшая нормализация проводилась частично в ручном режиме, т.к. не удалось реализовать полностью автоматическую обработку данных всех транзакций, связанных с той или иной криптовалютой.

В качестве экспериментальной проверки был выбран перечень из 81 криптовалюты на базе блокчейн Ethereum. Из них десять отобраны в качестве обучающей выборки для метода опорных векторов. Экспертным путём было установлено, что пять из них «надежные», а пять «ненадежные».

Таблица 1. Обучающая выборка.

Валюта	priceVolat	tradesVolat	vloumeVolat	holders	tranfers (последние полгода)	Результат
CRO	1.212	2.098	2.250	0.136	0.361	1
LINK	1.898	3.210	3.140	0.176	0.440	1
NPXS	3.557	6.068	5.225	0.362	0. 613	1
ZRX	1.824	3.035	6.465	0.302	0.651	1
OMG	4.496	6.123	5.870	0.698	0.725	1
THETA	0.873	0.679	2.438	0.060	0.073	0
ECOREAL	0.175	0.115	0.080	0.008	0.015	0
SAN	1.210	0.470	2.817	0.077	0.266	0
CAJ	1.812	0.302	0.247	0	0	0
GNO	0.373	0.573	1.873	0.177	0.167	0

Таблица 1. Обучающая выборка.
<table class="docx-publication-table">
<tbody>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">Валюта</td>
<td class="docx-publication-cell">priceVolat</td>
<td class="docx-publication-cell">tradesVolat</td>
<td class="docx-publication-cell">vloumeVolat</td>
<td class="docx-publication-cell">holders</td>
<td class="docx-publication-cell">tranfers (последние полгода)</td>
<td class="docx-publication-cell">Результат</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">CRO</td>
<td class="docx-publication-cell">1.212</td>
<td class="docx-publication-cell">2.098</td>
<td class="docx-publication-cell">2.250</td>
<td class="docx-publication-cell">0.136</td>
<td class="docx-publication-cell">0.361</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">LINK</td>
<td class="docx-publication-cell">1.898</td>
<td class="docx-publication-cell">3.210</td>
<td class="docx-publication-cell">3.140</td>
<td class="docx-publication-cell">0.176</td>
<td class="docx-publication-cell">0.440</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">NPXS</td>
<td class="docx-publication-cell">3.557</td>
<td class="docx-publication-cell">6.068</td>
<td class="docx-publication-cell">5.225</td>
<td class="docx-publication-cell">0.362</td>
<td class="docx-publication-cell">0. 613</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">ZRX</td>
<td class="docx-publication-cell">1.824</td>
<td class="docx-publication-cell">3.035</td>
<td class="docx-publication-cell">6.465</td>
<td class="docx-publication-cell">0.302</td>
<td class="docx-publication-cell">0.651</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">OMG</td>
<td class="docx-publication-cell">4.496</td>
<td class="docx-publication-cell">6.123</td>
<td class="docx-publication-cell">5.870</td>
<td class="docx-publication-cell">0.698</td>
<td class="docx-publication-cell">0.725</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">THETA</td>
<td class="docx-publication-cell">0.873</td>
<td class="docx-publication-cell">0.679</td>
<td class="docx-publication-cell">2.438</td>
<td class="docx-publication-cell">0.060</td>
<td class="docx-publication-cell">0.073</td>
<td class="docx-publication-cell">0</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">ECOREAL</td>
<td class="docx-publication-cell">0.175</td>
<td class="docx-publication-cell">0.115</td>
<td class="docx-publication-cell">0.080</td>
<td class="docx-publication-cell">0.008</td>
<td class="docx-publication-cell">0.015</td>
<td class="docx-publication-cell">0</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">SAN</td>
<td class="docx-publication-cell">1.210</td>
<td class="docx-publication-cell">0.470</td>
<td class="docx-publication-cell">2.817</td>
<td class="docx-publication-cell">0.077</td>
<td class="docx-publication-cell">0.266</td>
<td class="docx-publication-cell">0</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">CAJ</td>
<td class="docx-publication-cell">1.812</td>
<td class="docx-publication-cell">0.302</td>
<td class="docx-publication-cell">0.247</td>
<td class="docx-publication-cell">0</td>
<td class="docx-publication-cell">0</td>
<td class="docx-publication-cell">0</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">GNO</td>
<td class="docx-publication-cell">0.373</td>
<td class="docx-publication-cell">0.573</td>
<td class="docx-publication-cell">1.873</td>
<td class="docx-publication-cell">0.177</td>
<td class="docx-publication-cell">0.167</td>
<td class="docx-publication-cell">0</td>
</tr>
</tbody>
</table>

Таблица 1. Обучающая выборка. <table class="docx-publication-table"> <tbody> <tr> <td class="docx-publication-cell">Валюта</td> <td class="docx-publication-cell">priceVolat</td> <td class="docx-publication-cell">tradesVolat</td> <td class="docx-publication-cell">vloumeVolat</td> <td class="docx-publication-cell">holders</td> <td class="docx-publication-cell">tranfers (последние полгода)</td> <td class="docx-publication-cell">Результат</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">CRO</td> <td class="docx-publication-cell">1.212</td> <td class="docx-publication-cell">2.098</td> <td class="docx-publication-cell">2.250</td> <td class="docx-publication-cell">0.136</td> <td class="docx-publication-cell">0.361</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">LINK</td> <td class="docx-publication-cell">1.898</td> <td class="docx-publication-cell">3.210</td> <td class="docx-publication-cell">3.140</td> <td class="docx-publication-cell">0.176</td> <td class="docx-publication-cell">0.440</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">NPXS</td> <td class="docx-publication-cell">3.557</td> <td class="docx-publication-cell">6.068</td> <td class="docx-publication-cell">5.225</td> <td class="docx-publication-cell">0.362</td> <td class="docx-publication-cell">0. 613</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">ZRX</td> <td class="docx-publication-cell">1.824</td> <td class="docx-publication-cell">3.035</td> <td class="docx-publication-cell">6.465</td> <td class="docx-publication-cell">0.302</td> <td class="docx-publication-cell">0.651</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">OMG</td> <td class="docx-publication-cell">4.496</td> <td class="docx-publication-cell">6.123</td> <td class="docx-publication-cell">5.870</td> <td class="docx-publication-cell">0.698</td> <td class="docx-publication-cell">0.725</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">THETA</td> <td class="docx-publication-cell">0.873</td> <td class="docx-publication-cell">0.679</td> <td class="docx-publication-cell">2.438</td> <td class="docx-publication-cell">0.060</td> <td class="docx-publication-cell">0.073</td> <td class="docx-publication-cell">0</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">ECOREAL</td> <td class="docx-publication-cell">0.175</td> <td class="docx-publication-cell">0.115</td> <td class="docx-publication-cell">0.080</td> <td class="docx-publication-cell">0.008</td> <td class="docx-publication-cell">0.015</td> <td class="docx-publication-cell">0</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">SAN</td> <td class="docx-publication-cell">1.210</td> <td class="docx-publication-cell">0.470</td> <td class="docx-publication-cell">2.817</td> <td class="docx-publication-cell">0.077</td> <td class="docx-publication-cell">0.266</td> <td class="docx-publication-cell">0</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">CAJ</td> <td class="docx-publication-cell">1.812</td> <td class="docx-publication-cell">0.302</td> <td class="docx-publication-cell">0.247</td> <td class="docx-publication-cell">0</td> <td class="docx-publication-cell">0</td> <td class="docx-publication-cell">0</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">GNO</td> <td class="docx-publication-cell">0.373</td> <td class="docx-publication-cell">0.573</td> <td class="docx-publication-cell">1.873</td> <td class="docx-publication-cell">0.177</td> <td class="docx-publication-cell">0.167</td> <td class="docx-publication-cell">0</td> </tr> </tbody> </table>

Далее были вычислены критерии для 90 оцениваемых валют. Всего, как «надёжные» было классифицировано 15 криптовалют (май 2019 года) Дальнейшая проверка экспертом показала, что все кроме одной можно считать «надёжными», их цена стабильна и есть устойчивый интерес со стороны инвесторов и трейдеров. Общий список надёжных валют и расчетов по ним представлен в таблице 2.

Таблица 2. Список надёжных криптовалют.

Валюта	priceVolat	tradesVolat	vloumeVolat	holders	tranfers (последние полгода)	Результат
CRO	1.212	2.098	2.250	0.136	0.361	1
LINK	1.898	3.210	3.140	0.176	0.440	1
NPXS	3.557	6.068	5.225	0.362	0. 613	1
ZRX	1.824	3.035	6.465	0.302	0.651	1
OMG	4.496	6.123	5.870	0.698	0.725	1
ANKR	0.958	1.184	1.653	0.008	0.213	1
BAT	2.557	6.068	8.225	0.362	1.0	1
BNB	2.812	5.098	6.250	1.0	0.861	1
DAI	1.631	2.834	3.210	0.332	0.361	1
DGTX	1.389	1.531	1.101	0.105	0.249	1
ENJ	1.931	1.527	3.211	0.601	0.518	1
FUN	1.031	1.044	3.117	0.077	0.576	1
LAMB	0.977	1.103	1.024	0.131	0.311	1
LINA	0.889	2.713	1.157	0.016	0.247	1
MKR	1.496	7.123	9.870	0.0298	0.352	1
PAX	1.097	2.243	1.704	0.482	0.316	1
REP	3.198	4.210	5.140	0.226	0.340	1
STORJ	0.893	2.602	2.113	0.165	0.233	1
USDT	5.342	4.372	6.120	0.528	0.415	1
XIN	1.048	2.317	2.131	0.315	0.281	1

Таблица 2. Список надёжных криптовалют.
<table class="docx-publication-table">
<tbody>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">Валюта</td>
<td class="docx-publication-cell">priceVolat</td>
<td class="docx-publication-cell">tradesVolat</td>
<td class="docx-publication-cell">vloumeVolat</td>
<td class="docx-publication-cell">holders</td>
<td class="docx-publication-cell">tranfers (последние полгода)</td>
<td class="docx-publication-cell">Результат</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">CRO</td>
<td class="docx-publication-cell">1.212</td>
<td class="docx-publication-cell">2.098</td>
<td class="docx-publication-cell">2.250</td>
<td class="docx-publication-cell">0.136</td>
<td class="docx-publication-cell">0.361</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">LINK</td>
<td class="docx-publication-cell">1.898</td>
<td class="docx-publication-cell">3.210</td>
<td class="docx-publication-cell">3.140</td>
<td class="docx-publication-cell">0.176</td>
<td class="docx-publication-cell">0.440</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">NPXS</td>
<td class="docx-publication-cell">3.557</td>
<td class="docx-publication-cell">6.068</td>
<td class="docx-publication-cell">5.225</td>
<td class="docx-publication-cell">0.362</td>
<td class="docx-publication-cell">0. 613</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">ZRX</td>
<td class="docx-publication-cell">1.824</td>
<td class="docx-publication-cell">3.035</td>
<td class="docx-publication-cell">6.465</td>
<td class="docx-publication-cell">0.302</td>
<td class="docx-publication-cell">0.651</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">OMG</td>
<td class="docx-publication-cell">4.496</td>
<td class="docx-publication-cell">6.123</td>
<td class="docx-publication-cell">5.870</td>
<td class="docx-publication-cell">0.698</td>
<td class="docx-publication-cell">0.725</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">ANKR</td>
<td class="docx-publication-cell">0.958</td>
<td class="docx-publication-cell">1.184</td>
<td class="docx-publication-cell">1.653</td>
<td class="docx-publication-cell">0.008</td>
<td class="docx-publication-cell">0.213</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">BAT</td>
<td class="docx-publication-cell">2.557</td>
<td class="docx-publication-cell">6.068</td>
<td class="docx-publication-cell">8.225</td>
<td class="docx-publication-cell">0.362</td>
<td class="docx-publication-cell">1.0</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">BNB</td>
<td class="docx-publication-cell">2.812</td>
<td class="docx-publication-cell">5.098</td>
<td class="docx-publication-cell">6.250</td>
<td class="docx-publication-cell">1.0</td>
<td class="docx-publication-cell">0.861</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">DAI</td>
<td class="docx-publication-cell">1.631</td>
<td class="docx-publication-cell">2.834</td>
<td class="docx-publication-cell">3.210</td>
<td class="docx-publication-cell">0.332</td>
<td class="docx-publication-cell">0.361</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">DGTX</td>
<td class="docx-publication-cell">1.389</td>
<td class="docx-publication-cell">1.531</td>
<td class="docx-publication-cell">1.101</td>
<td class="docx-publication-cell">0.105</td>
<td class="docx-publication-cell">0.249</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">ENJ</td>
<td class="docx-publication-cell">1.931</td>
<td class="docx-publication-cell">1.527</td>
<td class="docx-publication-cell">3.211</td>
<td class="docx-publication-cell">0.601</td>
<td class="docx-publication-cell">0.518</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">FUN</td>
<td class="docx-publication-cell">1.031</td>
<td class="docx-publication-cell">1.044</td>
<td class="docx-publication-cell">3.117</td>
<td class="docx-publication-cell">0.077</td>
<td class="docx-publication-cell">0.576</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">LAMB</td>
<td class="docx-publication-cell">0.977</td>
<td class="docx-publication-cell">1.103</td>
<td class="docx-publication-cell">1.024</td>
<td class="docx-publication-cell">0.131</td>
<td class="docx-publication-cell">0.311</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">LINA</td>
<td class="docx-publication-cell">0.889</td>
<td class="docx-publication-cell">2.713</td>
<td class="docx-publication-cell">1.157</td>
<td class="docx-publication-cell">0.016</td>
<td class="docx-publication-cell">0.247</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">MKR</td>
<td class="docx-publication-cell">1.496</td>
<td class="docx-publication-cell">7.123</td>
<td class="docx-publication-cell">9.870</td>
<td class="docx-publication-cell">0.0298</td>
<td class="docx-publication-cell">0.352</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">PAX</td>
<td class="docx-publication-cell">1.097</td>
<td class="docx-publication-cell">2.243</td>
<td class="docx-publication-cell">1.704</td>
<td class="docx-publication-cell">0.482</td>
<td class="docx-publication-cell">0.316</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">REP</td>
<td class="docx-publication-cell">3.198</td>
<td class="docx-publication-cell">4.210</td>
<td class="docx-publication-cell">5.140</td>
<td class="docx-publication-cell">0.226</td>
<td class="docx-publication-cell">0.340</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">STORJ</td>
<td class="docx-publication-cell">0.893</td>
<td class="docx-publication-cell">2.602</td>
<td class="docx-publication-cell">2.113</td>
<td class="docx-publication-cell">0.165</td>
<td class="docx-publication-cell">0.233</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">USDT</td>
<td class="docx-publication-cell">5.342</td>
<td class="docx-publication-cell">4.372</td>
<td class="docx-publication-cell">6.120</td>
<td class="docx-publication-cell">0.528</td>
<td class="docx-publication-cell">0.415</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
<tr>
<td class="docx-publication-cell">XIN</td>
<td class="docx-publication-cell">1.048</td>
<td class="docx-publication-cell">2.317</td>
<td class="docx-publication-cell">2.131</td>
<td class="docx-publication-cell">0.315</td>
<td class="docx-publication-cell">0.281</td>
<td class="docx-publication-cell">1</td>
</tr>
</tbody>
</table>

Таблица 2. Список надёжных криптовалют. <table class="docx-publication-table"> <tbody> <tr> <td class="docx-publication-cell">Валюта</td> <td class="docx-publication-cell">priceVolat</td> <td class="docx-publication-cell">tradesVolat</td> <td class="docx-publication-cell">vloumeVolat</td> <td class="docx-publication-cell">holders</td> <td class="docx-publication-cell">tranfers (последние полгода)</td> <td class="docx-publication-cell">Результат</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">CRO</td> <td class="docx-publication-cell">1.212</td> <td class="docx-publication-cell">2.098</td> <td class="docx-publication-cell">2.250</td> <td class="docx-publication-cell">0.136</td> <td class="docx-publication-cell">0.361</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">LINK</td> <td class="docx-publication-cell">1.898</td> <td class="docx-publication-cell">3.210</td> <td class="docx-publication-cell">3.140</td> <td class="docx-publication-cell">0.176</td> <td class="docx-publication-cell">0.440</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">NPXS</td> <td class="docx-publication-cell">3.557</td> <td class="docx-publication-cell">6.068</td> <td class="docx-publication-cell">5.225</td> <td class="docx-publication-cell">0.362</td> <td class="docx-publication-cell">0. 613</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">ZRX</td> <td class="docx-publication-cell">1.824</td> <td class="docx-publication-cell">3.035</td> <td class="docx-publication-cell">6.465</td> <td class="docx-publication-cell">0.302</td> <td class="docx-publication-cell">0.651</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">OMG</td> <td class="docx-publication-cell">4.496</td> <td class="docx-publication-cell">6.123</td> <td class="docx-publication-cell">5.870</td> <td class="docx-publication-cell">0.698</td> <td class="docx-publication-cell">0.725</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">ANKR</td> <td class="docx-publication-cell">0.958</td> <td class="docx-publication-cell">1.184</td> <td class="docx-publication-cell">1.653</td> <td class="docx-publication-cell">0.008</td> <td class="docx-publication-cell">0.213</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">BAT</td> <td class="docx-publication-cell">2.557</td> <td class="docx-publication-cell">6.068</td> <td class="docx-publication-cell">8.225</td> <td class="docx-publication-cell">0.362</td> <td class="docx-publication-cell">1.0</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">BNB</td> <td class="docx-publication-cell">2.812</td> <td class="docx-publication-cell">5.098</td> <td class="docx-publication-cell">6.250</td> <td class="docx-publication-cell">1.0</td> <td class="docx-publication-cell">0.861</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">DAI</td> <td class="docx-publication-cell">1.631</td> <td class="docx-publication-cell">2.834</td> <td class="docx-publication-cell">3.210</td> <td class="docx-publication-cell">0.332</td> <td class="docx-publication-cell">0.361</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">DGTX</td> <td class="docx-publication-cell">1.389</td> <td class="docx-publication-cell">1.531</td> <td class="docx-publication-cell">1.101</td> <td class="docx-publication-cell">0.105</td> <td class="docx-publication-cell">0.249</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">ENJ</td> <td class="docx-publication-cell">1.931</td> <td class="docx-publication-cell">1.527</td> <td class="docx-publication-cell">3.211</td> <td class="docx-publication-cell">0.601</td> <td class="docx-publication-cell">0.518</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">FUN</td> <td class="docx-publication-cell">1.031</td> <td class="docx-publication-cell">1.044</td> <td class="docx-publication-cell">3.117</td> <td class="docx-publication-cell">0.077</td> <td class="docx-publication-cell">0.576</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">LAMB</td> <td class="docx-publication-cell">0.977</td> <td class="docx-publication-cell">1.103</td> <td class="docx-publication-cell">1.024</td> <td class="docx-publication-cell">0.131</td> <td class="docx-publication-cell">0.311</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">LINA</td> <td class="docx-publication-cell">0.889</td> <td class="docx-publication-cell">2.713</td> <td class="docx-publication-cell">1.157</td> <td class="docx-publication-cell">0.016</td> <td class="docx-publication-cell">0.247</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">MKR</td> <td class="docx-publication-cell">1.496</td> <td class="docx-publication-cell">7.123</td> <td class="docx-publication-cell">9.870</td> <td class="docx-publication-cell">0.0298</td> <td class="docx-publication-cell">0.352</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">PAX</td> <td class="docx-publication-cell">1.097</td> <td class="docx-publication-cell">2.243</td> <td class="docx-publication-cell">1.704</td> <td class="docx-publication-cell">0.482</td> <td class="docx-publication-cell">0.316</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">REP</td> <td class="docx-publication-cell">3.198</td> <td class="docx-publication-cell">4.210</td> <td class="docx-publication-cell">5.140</td> <td class="docx-publication-cell">0.226</td> <td class="docx-publication-cell">0.340</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">STORJ</td> <td class="docx-publication-cell">0.893</td> <td class="docx-publication-cell">2.602</td> <td class="docx-publication-cell">2.113</td> <td class="docx-publication-cell">0.165</td> <td class="docx-publication-cell">0.233</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">USDT</td> <td class="docx-publication-cell">5.342</td> <td class="docx-publication-cell">4.372</td> <td class="docx-publication-cell">6.120</td> <td class="docx-publication-cell">0.528</td> <td class="docx-publication-cell">0.415</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> <tr> <td class="docx-publication-cell">XIN</td> <td class="docx-publication-cell">1.048</td> <td class="docx-publication-cell">2.317</td> <td class="docx-publication-cell">2.131</td> <td class="docx-publication-cell">0.315</td> <td class="docx-publication-cell">0.281</td> <td class="docx-publication-cell">1</td> </tr> </tbody> </table>

Полная таблица расчетов представлена в приложении.

Заключение

В рамках данной статьи описан первый этап попытки определения надёжности криптовалют известным методом классификации, таким как метод опорных векторов. Мы попытались определить понятие надёжности в контексте криптовалют на базе Ethereum и предложить адекватные критерии классификации для этого.

Полученные результаты показывают, что чуть больше 20% существующих криптовалют на базе Ethereum могут быть интересны в качестве средства инвестирования. Относительно малое их количество показывает то, что рынок развивается. Возможно, этот процент в реальности и ниже, т.к. необходимо время, для оценки полученных результатов.

В целом полученный результат подтверждает факт, что сейчас инвесторы рассматривают криптовалюты на базе Ethereum как рискованные и бояться вкладывать свои средства в данном направлении [6].

Разработан алгоритм, который «отсекает» заведомо подозрительные криптовалюты, чтобы инвесторы, трейдеры и регулирующие органы не тратили время на анализ каждой из них в ручном режиме.

Будущие перспективы данного исследования заключаются в том, что при помощи разработанного инструментария можно создать большую базу с историческими данными о различных валютах (больше 6 месяцев) и в будущем добавить функционал для предсказания более точного поведения криптовалют, в том числе не только разработанных на Ethereum.

Библиография

1. Воронцов К.В. Лекции по методу опорных векторов. – URL: http://www.ccas.ru/voron/download/SVM.pdf

2. Генкин А., Михеев А. Блокчейн: Как это работает и что ждет нас завтра. – Альпина Паблишер, 2017.

3. Десять проблем и рисков криптовалют // Garant.ru: информационно.-правовой портал. – URL: https://www.garant.ru/article/1150927/

4. Задача классификации // Задачи Data Mining. – URL: https://www.intuit.ru/studies/courses/6/6/lecture/166

5. Зиниша О.С., Алиева А.Р. Конкуренция современных валют: борьба за доминирование //Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. – 2016. – №. 120.

6. Новиков А.Д., Подрез Н.А. Криптовалюта: возможности и риски //Научно-исследовательская деятельность как фактор личностного и профессионального развития студентов. 2018. С. 130-134.

7. Отличия Bitcoin от Ethereum // Utmagazine.ru: портал трейдеров. – URL: https://utmagazine.ru/posts/21029-chem-otlichaetsya-bitcoin-ot-ethereum

8. Cервис для просмотра статистики сети Ethereum. – URL: https://etherscan.io/

9. Слива А. А. ПРАВОВОЕ РЕГУЛИРОВАНИЕ ОБОРОТА КРИПТОВАЛЮТ В РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ //Редакционная коллегия. 2019. С. 19.

10. Соловьев А.В., Тарханов И.А. "Электронные документы и задача обеспечения сохранности при обмене данными в цифровой экономике", // Труды Института Системного Анализа РАН, Москва, 2018, Том 68, Выпуск 1, cтр. 42-53

11. Топ-100 Криптовалюты по рыночной капитализации. – URL: https://coinmarketcap.com/ru/

12. Шахиди Акобир. Деревья решений // BaseGroup Labs – технологии анализа данных, статьи. – Электрон. Дан., 2017г. – URL: https://basegroup.ru/community/articles/description

13. What is Ethereum? // Comprehensive Guide. – URL: https://blockgeeks.com/guides/ethereum/

Дополнительные материалы

Полный результат расчетов (additional_1.xlsx, 16 Kb) [Ссылка]

Перевести

ISSN 2077-5180 Свидетельство Роскомнадзора о регистрации СМИ Эл № ФС77-70045 от 07 июня 2017 г.

Учредитель

Государственный академический университет гуманитарных наук 119049, Москва, Мароновский пер., 26

gaugn.ru

Учредитель / Издатель

Центральный экономико-математический институт РАН 117418, Москва, Нахимовский просп., 47, каб. 312

cemi.rssi.ru

Введение

Блокчейн Ethereum

Описание метода

Выбор параметров оценки надёжности

Наборы входных и выходных данных

Классификация методом опорных векторов

Результаты

Заключение

Библиография

Комментарии

Дополнительные материалы

Войти через