Ціцьвіра, Імір ОлеговичРадюк, Павло МихайловичСкрипник, Тетяна Казимирівна2025-12-042025-12-042025-11-28Ціцьвіра І. О., Радюк П. М., Скрипник Т. К. Метод агентно-орієнтованого аналізу ринку криптовалют з використанням великих мовних моделей. Актуальні проблеми комп’ютерних наук АПКН-2025 : матеріали XVIІ Всеукр. наук.-практ. конф., м. Хмельницький, 14–15 листоп. 2025 р. Хмельницький, 2025. С. 421–424.https://elar.khmnu.edu.ua/handle/123456789/19864Запропоновано новий експериментальний метод агентно-орієнтованого аналізу ринку криптовалют, що використовує спільноту великих мовних моделей (LLM) для імітації реальних торгових процесів. Система включає спеціалізованих LLM-агентів, які виконують ролі аналітиків новин, ринкових даних та соціальних мереж. Ключовим елементом є механізм дебатів між агентами-«биками» та «ведмедями», що забезпечує збалансовану оцінку ринкової ситуації. Такий підхід дає можливість проводити комплексний аналіз ринкової інформації, враховуючи як кількісні, так і якісні чинники, створюючи більш адаптивні та інтелектуальні системи автоматизованої торгівлі, що підвищує точність та обґрунтованість прийняття торгових рішень.Запропоновано новий експериментальний метод агентно-орієнтованого аналізу ринку криптовалют, що використовує спільноту великих мовних моделей (LLM) для імітації реальних торгових процесів. Система включає спеціалізованих LLM-агентів, які виконують ролі аналітиків новин, ринкових даних та соціальних мереж. Ключовим елементом є механізм дебатів між агентами-«биками» та «ведмедями», що забезпечує збалансовану оцінку ринкової ситуації. Такий підхід дає можливість проводити комплексний аналіз ринкової інформації, враховуючи як кількісні, так і якісні чинники, створюючи більш адаптивні та інтелектуальні системи автоматизованої торгівлі, що підвищує точність та обґрунтованість прийняття торгових рішень.ukінтелектуальна інформаційна системаагентно-орієнтований аналізринок криптовалютвелика мовна модель (LLM)ReActТези доповідей004.8:336.76