Fuzzy-GRA — маанилүү божомол киргизүүлөрүн Боз Байланыштык Талдоо (Grey Relational Analysis, GRA) аркылуу аныктап, бул киргизүүлөрдүн ортосундагы сызыктуу эмес байланыштарды Mamdani тибиндеги Бүдөмүк Жыйынтык Чыгаруу Системасы (Fuzzy Inference System, FIS) менен моделдеген гибриддик божомолдоо алкагы. Каралган изилдөө 2010-жылдын июлунан 2025-жылдын мартына чейинки мезгилдеги 5359 күндүк Bitcoin байкоосунда активдүү даректердин саны, транзакциялардын саны, майнер кирешеси, hash rate, баа, MVRV катышы жана рыноктук маанай өзгөрмөлөрүн салыштырат. GRA жыйынтыктарында активдүү даректер, транзакциялардын саны жана майнер кирешеси транзакция көлөмү менен эң күчтүү геометриялык окшоштукту көрсөткөн; ушул үч киргизүү менен түзүлгөн Fuzzy-GRA модели 145 walk-forward текшерүү терезесинде жалпы 4350 тандоодон тышкаркы божомол чыгарган.

Негизги көрсөткүчтөр таблицасында Fuzzy-GRA моделинин RMSE мааниси 0.3521, сызыктуу регрессияныкы 0.5178; бул болжол менен %32.2 RMSE төмөндөшүнө туура келет. MAE боюнча жакшыртуу %43.1, sMAPE боюнча %13.45 жана MdAPE боюнча %8.1 деп берилген. Random Forest жана LSTM сызыктуу регрессияга караганда жакшыраак жыйынтык берсе да, Fuzzy-GRAнын RMSE мааниси төмөн. Diebold–Mariano тести Fuzzy-GRA менен сызыктуу моделдин божомол каталарынын айырмасы статистикалык жактан маанилүү экенин көрсөтөт.

Бирок бул жыйынтык “активдүү даректердин саны транзакция көлөмүнө себеп болот” дегенди билдирбейт. Активдүү даректер менен транзакциялардын саны транзакция көлөмүнүн эсептик түзүмү менен жарым-жартылай механикалык байланышта. Изилдөөнүн негизги ырастоосу — бул чынжыр үстүндөгү көрсөткүчтөр кечигүү менен жана сызыктуу эмес түрдө колдонулганда, сызыктуу моделге салыштырмалуу кошумча божомол маалыматын алып жүрөт. Авторлор бул маселени активдүү даректерди жана транзакциялардын санын моделден алып салган туруктуулук тести менен да текшеришкен.

Изилдөө маселеси

Криптовалюта боюнча изилдөөлөрдүн маанилүү бөлүгү бааны божомолдоого багытталганына карабастан, блокчейнде иш жүзүндө ташылып жаткан экономикалык наркты көрсөткөн транзакция көлөмү азыраак изилденген. Bitcoin транзакция көлөмү спекулятивдик баа кыймылынын гана чагылдырылышы эмес; ал тармакта даректердин ортосунда жүргүзүлгөн нарк өткөрүүнү өлчөгөн чынжыр үстүндөгү активдүүлүк. Ошондуктан изилдөөнүн борбордук маселеси — транзакция көлөмү кайсы тармактык жана рыноктук көрсөткүчтөр менен эң туруктуу бирге кыймылдай турганын жана бул байланыштарды божомолдоо максатында кантип колдонууга болорун аныктоо.

Криптовалюта маалыматтары бул маселе үчүн классикалык сызыктуу моделдөөнү татаалдаштырган өзгөчөлүктөргө ээ. Баада, транзакциялардын санында жана баалоо көрсөткүчтөрүндө оор куйруктар, кескин үзүлүүлөр жана режимге жараша өзгөргөн байланыштар кездешет. Мисалы, майнер кирешеси менен көлөм кадимки мезгилдерде бирге кыймылдашы мүмкүн, бирок Bitcoin halving учурунда майнер кирешесиндеги өзгөрүү транзакция көлөмү менен бир убакта кыймылдабай калышы мүмкүн. Тармак тыгылган мезгилдерде болсо көлөм өсүп жатканда майнер кирешесинин реакциясы кечигиши мүмкүн.

Изилдөөдө колдонулган негизги өзгөрмөлөр

Божомол максаты менен бир убактагы маалымат агып кетүүсүн азайтуу үчүн көз карандысыз өзгөрмөлөрдүн өткөн маанилери колдонулган. Кошумча A2 таблицасында активдүү даректер, транзакциялардын саны жана майнер кирешеси үчүн бир күндөн үч күнгө чейинки кечигүүлөр; HashRate үчүн бир жана эки күндүк кечигүүлөр; баа, MVRV жана маанай көрсөткүчтөрү үчүн бир күндүк кечигүү PACF талдоосуна таянып көрсөтүлгөн.

Маалыматтарды алдын ала иштетүү

GRA баскычында күнүмдүк өзгөрүүлөр лог-кирешеге айландырылган:

\[ r_t=\ln(v_t)-\ln(v_{t-1}) \]

Бул жерде \(v_t\) тиешелүү өзгөрмөнүн \(t\) күнүндөгү маанисин; \(v_{t-1}\) мурунку күндөгү маанисин; \(r_t\) болсо күнүмдүк лог өзгөрүүнү билдирет. Бул өзгөртүү көбөйтмө мүнөздөгү баа жана тармак өзгөрүүлөрүн кошумчалуу масштабда көрсөтүү жана стационардуулукту жакшыртуу үчүн колдонулган.

Жалпы 18 жетишпеген маани бардык байкоолордун болжол менен %0.34 бөлүгүнө туура келет жана сызыктуу интерполяция менен толтурулган. Үч IQRдан тышкаркы экстремалдуу маанилер аныкталып, тиешелүү четки маанилер 99-процентилде winsorize кылынган.

GRA үчүн өзгөрмөлөр кошумча түрдө min–max ыкмасы менен 0–1 аралыгына масштабдалган:

\[ x_{\text{norm}}= \frac{x-\min(x)} {\max(x)-\min(x)} \]

Изилдөө кийин z-score нормалдаштырууну да туруктуулук тести катары колдонгон; өзгөрмөлөрдүн ирети толук сакталган жана GRG маанилеринин өзгөрүшү 0.003төн төмөн бойдон калган.

Окутуу жана тест бөлүнүшү

Негизги хронологиялык маалымат бөлүнүшүндө окутуу топтому 18-июль 2010–31-декабрь 2021 мезгилиндеги 4023 байкоону, тест топтому болсо 1-январь 2022–21-март 2025 мезгилиндеги 1336 байкоону камтыйт. ADF жана KPSS тесттери лог-кирешелердин стационардуулугун текшерүү үчүн колдонулган. Bai–Perron көп структуралык үзүлүү талдоосу 2013-жылдын декабры, 2020-жылдын марты, 2021-жылдын ноябры жана 2022-жылдын июну болуп төрт маанилүү үзүлүү чекитин аныктаган.

Үч абалдуу Жашыруун Марков Модели (Hidden Markov Model, HMM) кошумча түрдө аюу рыногу, каптал/төмөн волатилдүүлүк жана бука рыногу субтандоолорун аныктоо үчүн колдонулган. Бул режим өзгөрмөсү божомол моделинин киргизүүсү эмес; ал болгону субтандоо жана режим сезимталдуулугун талдоодо колдонулган.

Боз Байланыштык Талдоодо Жогорку GRG Себептүүлүктү Билдиреби?

Жок. Grey Relational Grade (GRG) нормалдаштырылган эки катардын убакыт боюнча геометриялык кыймыл окшоштугун өлчөйт; бул түздөн-түз себептүүлүктүн далили эмес. Жогорку GRG түз таасирден, тескери себептүүлүктөн, жалпы үчүнчү фактордон, механикалык эсептик байланыштан же башка жалпы кыймыл булагынан келип чыгышы мүмкүн. Бул изилдөөдө GRA себептик үстөмдүктү аныктоо үчүн эмес, божомол киргизүүлөрүн тандоо үчүн колдонулган.

Боз байланыштык коэффициент

Эталон катар \(X_0\) транзакция көлөмү, салыштырылуучу катар \(X_i\) болсо талапкер түшүндүрүүчү өзгөрмөлөрдүн бири. Ар бир \(k\) убакыт чекитинде айырма:

\[ \Delta_{0i}(k)=|X_0(k)-X_i(k)| \]

түрүндө эсептелет. Боз байланыштык коэффициент:

\[ \gamma(X_0(k),X_i(k)) = \frac{\Delta_{\min}+\rho\Delta_{\max}} {\Delta_{0i}(k)+\rho\Delta_{\max}} \]

түрүндө берилет. \(\Delta_{\min}\) жана \(\Delta_{\max}\) бардык абсолюттук айырмалардын глобалдык минимум жана максимум маанилери. \(\rho\) ажыратуучу коэффициент. Негизги моделде салттуу маани болгон \(\rho=0.5\) колдонулган; мындан тышкары 0.1, 0.3, 0.5, 0.7 жана 0.9 маанилеринде сезимталдык талдоосу жүргүзүлгөн.

Бир өзгөрмө үчүн бардык байкоолордогу боз байланыштык коэффициенттердин орточосу Боз Байланыштык Даражаны берет:

\[ \Gamma(X_0,X_i) = \frac{1}{n} \sum_{k=1}^{n} \gamma(X_0(k),X_i(k)) \]

GRA факторлорунун ирети

Убакыт катарларынын көз карандылык түзүмүн сактоо үчүн ишеним аралыктары көз карандысыз байкоо bootstrapынын ордуна 21 күндүк блок узундугу бар moving-block bootstrap менен түзүлгөн. Ар бир GRG үчүн 10.000 кайра тандоо жүргүзүлүп, %2.5–%97.5 процентилдер %95 аралык катары берилген.

GRAдан көз карандысыз текшерүү катары колдонулган LASSO да ошол эле үч өзгөрмөнү тандаган: стандартташтырылган коэффициент чоңдуктары активдүү даректерде 0.412, транзакциялардын санында 0.378 жана майнер кирешесинде 0.291. HashRate кошо калган өзгөрмөлөрдүн LASSO коэффициенттери нөлгө чейин кыскартылган. GRA ирети менен LASSO иретинин ортосундагы Spearman рангдык корреляциясы 1.00 деп берилген.

Режимдер арасында ирет туруктуубу?

365 күндүк жылма терезе жана үч айлык кадамдар менен 2011-жылдын июлунан 2025-жылдын мартына чейин 55 кабатташкан GRA терезеси каралган. Активдүү даректердин GRG мааниси бардык рынок режимдеринде болжол менен 0.87–0.94 аралыгында калган; 2013, 2017 жана 2021 бука мезгилдеринде тиешелүүлүгүнө жараша болжол менен 0.93, 0.92 жана 0.94 маанилерине жеткен. Транзакциялардын саны 0.79–0.89 аралыгында режимге көбүрөөк сезимталдык көрсөткөн, ал эми баанын байланыштык даражасы болжол менен 0.85тен 2015-жылкы аюу рыногунда 0.74кө чейин төмөндөгөн.

Эмне үчүн бүдөмүк жыйынтык чыгаруу колдонулган?

GRA кайсы өзгөрмөлөр максаттуу катар менен окшош кыймылдай турганын иреттейт, бирок өзгөрмөлөр бирге түзгөн сызыктуу эмес эреже түзүмүн өз алдынча моделдебейт. Ошондуктан эң жогорку орундагы активдүү даректер, транзакциялардын саны жана майнер кирешеси Mamdani тибиндеги Бүдөмүк Жыйынтык Чыгаруу Системасына өткөрүлгөн.

Ар бир киргизүү “Төмөн”, “Орто” жана “Жогорку” болуп үч лингвистикалык мүчөлүк классына бөлүнгөн. Мүчөлүк даражасы үч бурчтук функция менен эсептелет:

\[ \mu_{\text{triangular}}(x,a,b,c) = \max\left( \min\left( \frac{x-a}{b-a}, \frac{c-x}{c-b} \right),0 \right) \]

\(a\) жана \(c\) бүдөмүк көптүктүн төмөнкү жана жогорку чектерин, \(b\) болсо мүчөлүк 1ге тең болгон чоку чекитин көрсөтөт. Катуу класстык чектердин ордуна кабатташкан мүчөлүк функцияларын колдонуу, мисалы, өсүш темпин бир учурда жарым-жартылай “Орто” жана жарым-жартылай “Жогорку” катары көрсөтүүгө мүмкүндүк берет.

GRA күнүмдүк лог-кирешелер боюнча жүргүзүлсө, бүдөмүк жыйынтык чыгаруу системасынын лингвистикалык мүчөлүктөрү жылдык өсүш темптери менен иштейт:

\[ YoY\_Growth_t = \exp[\ln(v_t)-\ln(v_{t-365})]-1 \]

Булакка ылайык, мунун себеби күнүмдүк кирешелер өтө кичине жана ызы-чуулуу маанилерди жаратышы, ал эми жылдык өсүш “төмөн/орто/жогорку өсүш” сыяктуу лингвистикалык көптүктөргө айкыныраак экономикалык маани бериши. Ар бир walk-forward божомол терезесинде бул өсүш божомол датасында буга чейин белгилүү болгон тарыхый маанилерден гана эсептелет.

Мүчөлүк функциялары кантип аныкталган?

Параметрлештирүү үч баскычтан турат. Биринчи баскычта үч чынжыр үстүндөгү талдоо адиси үч раунддуу Delphi процесси аркылуу баштапкы “Төмөн–Орто–Жогорку” чектерин аныкташкан. Экинчи баскычта окутуу мезгилинин гана %20, %40, %60 жана %80 процентилдери колдонулган. Үчүнчү баскычта параметрлер эмпирикалык маанилердин болжол менен ±%10 тегерегинде grid search менен майда жөндөлүп, 2021-жылдагы текшерүү маалыматындагы RMSE минималдаштырылган.

Бул туруктуу калибрлөө түшүндүрмөчү модель үчүн. Тандоодон тышкаркы walk-forward божомолдо мүчөлүк функциялары ар бир терезеде ошол учурда жеткиликтүү болгон акыркы 1000 күндүк маалыматтан кайра бааланган. Ошентип, 2021-жылы жасалган түшүндүрмөчү калибрлөө мурдагы мезгилдеги божомолдорго агып кирген эмес.

Үч синхрондоштурулган бүдөмүк эреже

Эреже салмактары GRG маанилеринен чыгарылган. Биринчи эреже активдүү даректердин нормалдаштырылган GRG салмагына, үчүнчү эреже транзакциялардын санынын салмагына, экинчи эреже болсо үч салмактын орточосуна негизделет. Чыгышты бир санга айландырууда centroid defuzzification ыкмасы колдонулган.

Изилдөөнүн Ыкмасы жана Жыйынтыктары

Walk-forward текшерүүсү

Моделдин негизги баалоосу классикалык бир жолку окутуу/test бөлүнүшүнө караганда катаалыраак жылма терезе протоколу менен жүргүзүлгөн. Ар бир терезеде акыркы 1000 күн окутуу маалыматы катары колдонулуп, кийинки 30 күн божомолдонгон жана терезе 30 күн алдыга жылдырылган. Жалпы 145 терезе × 30 күн = 4350 тандоодон тышкаркы божомол чыгарылган.

Ар бир терезеде GRA иреттери, мүчөлүк параметрлери жана эреже салмактары божомол маалында жеткиликтүү болгон маалыматтар гана колдонулуп кайра эсептелген. Үч негизги киргизүүнүн кимдиги, үч синхрондоштурулган эреже түзүмү, centroid ыкмасы жана негизги \(\rho=0.5\) аныктамасы болсо методологиялык туруктуулар.

Негизги божомол көрсөткүчтөрү

Булак кошумча түрдө эки машиналык үйрөнүү салыштыруусун берет. Random Forest RMSE=0.4321 менен сызыктуу регрессияга салыштырмалуу %16.6, LSTM RMSE=0.3956 менен %23.8 жакшыртуу көрсөткөн. Fuzzy-GRAнын RMSEси 0.3521 болгондуктан Random Forestтан %18.7, LSTMден %11.0 төмөн ката берген.

Fuzzy-GRAнын Сызыктуу Регрессиядан Жакшыраак Болушу Статистикалык Жактан Колдоого Алынабы?

Ооба, изилдөөнүн тандоодон тышкаркы божомолдорунун ичинде колдоого алынат. Diebold–Mariano тести квадраттык ката жоготуусунда \(DM=-8.437\) жана \(p<0.0001\) берген; орточо жоготуу айырмасынын %95 ишеним аралыгы толугу менен нөлдөн төмөн калган. Абсолюттук ката жоготуусу менен кайталанганда да \(DM=-7.218\) жана \(p<0.0001\) табылган. Бул жыйынтык изилдөөнүн ичиндеги божомол артыкчылыгын колдойт; Bitcoinден башка активдерге автоматтык жалпылоону камсыз кылбайт.

Абляция: жакшыртууну кайсы маалымат тобу алып жүрөт?

Авторлордун ажыратуусуна ылайык, жалпы 32.2 пайыздык пункт RMSE жакшыртуусунун 28.8 пункту чынжыр үстүндөгү киргизүүлөр менен байланышкан; бул болжол менен %89 үлүшкө туура келет. Рыноктук жана маанай өзгөрмөлөрү калган болжол менен %11 кошумча салымды камсыз кылат.

Активдүү Даректер жана Транзакциялардын Саны Ансыз да Көлөмдүн Бир Бөлүгү Болсо, Жыйынтык Жөн гана Механикалык Байланышпы?

Булак бул коркунучту кабыл алат жана толугу менен механикалык түшүндүрмөнү текшерүү үчүн активдүү даректердин санын жана транзакциялардын санын моделден алып салган өзүнчө туруктуулук тестин жүргүзөт. Болгону майнер кирешеси жана HashRate колдонулган кыскартылган Fuzzy-GRA модели RMSE=0.3984 жаратса, ошол эле эки киргизүүсү бар сызыктуу модель RMSE=0.5171 деңгээлинде калган; Fuzzy-GRA болжол менен %23.1 төмөн ката берген. Бул жыйынтык механикалык иденттүүлүк бүт божомол артыкчылыгын түшүндүрбөй турганын колдойт, бирок баары бир структуралык себептүүлүктүн далили эмес.

Granger божомолдуулук тесттери

Бул жердеги “Granger-cause” деген түшүнүк өткөн маанилер максаттын келечектеги маанилерин статистикалык жактан божомолдоого жардам береби же жокпу, ошону текшерет. Бул тест экономикалык же физикалык структуралык себептүүлүктү өз алдынча далилдебейт.

Эрежелердин саны жана ашыкча ылайыкташуу

Моделдин болгону үч эрежени колдонушу кокустук эмес. RMSE бир эрежеде 0.412, эки эрежеде 0.378 жана үч эрежеде 0.352ге чейин төмөндөйт. Төрт жана беш эрежеде көрсөткүч болжол менен платого жетсе, алты жана андан көп эрежеде ката кайра өсөт. Жети эрежеде RMSE 0.389, сегиз эрежеде 0.415 жана тогуз эрежеде 0.447. Бардык 27 мүмкүн болгон эрежени камтыган система да тандалган үч эрежелүү түзүмдөн начар жыйынтык берет.

Ашыкча ылайыкташуу жыйынтыгында Fuzzy-GRAнын окутуу RMSEси 0.3247, тест RMSEси 0.3512 жана overfit ratio мааниси 0.081 деп берилет. Сызыктуу модель үчүн тиешелүү маанилер 0.4602, 0.5178 жана 0.126. Булактагы 0.3512 тест RMSE мааниси негизги көрсөткүчтөр таблицасындагы 0.3521 менен чакан дал келбестикти көрсөтөт; ошондуктан негизги көрсөткүчтөрдү салыштырууда негизги Таблица 7 мааниси негиз катары алынган.

Альтернативдүү бүдөмүк архитектуралар

ANFIS болжол менен %1.1 төмөн RMSE чыгарганы менен, авторлор изилдөөнүн негизги максаты болгон түшүндүрүлүүчүлүккө байланыштуу Mamdani түзүмүн тандашкан. Демек, изилдөө “Mamdani бардык архитектуралардын ичинен абсолюттук эң жогорку тактыкты берет” дегенди ырастабайт; тандоонун жүйөсү тактык менен түшүндүрүлүүчүлүктүн ортосундагы тең салмак.

Башка туруктуулук тесттери

Z-score нормалдаштырууда GRA ирети толук сакталган. Күнүмдүк маалымат жумалык агрегацияга өткөрүлгөндө Fuzzy-GRAнын сызыктуу моделге салыштырмалуу RMSE артыкчылыгы %28.3 болуп сакталып, Diebold–Mariano тести кайрадан \(p<0.0001\) берген. Модель 2021-жылдын аягына чейинки маалыматтар менен гана түзүлүп, 2022 боюнча текшерилгенде RMSE жакшыртуусу %30.1 болгон. Бул текшерүүлөр негизги жыйынтык белгилүү бир нормалдаштыруу ыкмасына, күнүмдүк микро-ызы-чууга же 2022ден кийинки мезгилге гана байланыштуу эмес экенин колдойт.

Жөнөкөйлөштүрүлгөн соода стратегиясы

Булак божомол тактыгындагы айырма практикалык деңгээлде кандай көрүнүшү мүмкүн экенин көрсөтүү үчүн кошумча жөнөкөйлөштүрүлгөн Bitcoin соода симуляциясын түзгөн. Бүдөмүк модель эртеси күнкү көлөм өсүшүн мурдагы маалыматтарга таянып божомолдойт; эгер божомол акыркы 60 күндүк божомол медианасынан жогору болсо Bitcoinде узун позиция, болбосо нак акча деп кабыл алынат. Ар бир транзакцияга %0.1 чыгым колдонулган.

Бул Соода Симуляциясы Fuzzy-GRA Менен Кирешелүү Bitcoin Стратегиясынын Далилиби?

Жок. Булактын авторлору бул бөлүктү атайын түшүндүрмөчү симуляция катары чектешет. Эсеп slippage, рыноктук таасир, каржылоо чыгымдары жана жөнгө салуучу чектөөлөр сыяктуу реалдуу соода шарттарынын баарын камтыбагандыктан, берилген киреше жана Sharpe катыштарын иш жүзүндөгү инвестициялык көрсөткүч же инвестициялык кеңеш катары чечмелөөгө болбойт.

Изилдөө колдогон жыйынтыктар

• Транзакция көлөмү менен эң күчтүү жана туруктуу геометриялык байланыш активдүү даректер жана транзакциялардын санында көрүнөт.
• Майнер кирешеси да баа жана рыноктук маанайга караганда жогору GRG маанисине ээ.
• Fuzzy-GRA бул маалымат топтому жана текшерүү протоколунун ичинде сызыктуу регрессияга караганда кыйла төмөн тандоодон тышкаркы ката чыгарат.
• Сызыктуу эмес ыкмалардын артыкчылыгы өзгөчө татаалыраак жана жогорку волатилдүүлүктөгү күндөрдө айкыныраак көрүнөт.
• Чынжыр үстүндөгү маалымат жалпы божомол жакшыртуусунун негизги бөлүгүн камсыз кылат.
• Үч синхрондоштурулган эреже кеңири эреже базаларына салыштырмалуу тактык–түшүндүрүлүүчүлүк тең салмагында күчтүү жыйынтык берет.
• Жыйынтыктар нормалдаштыруу, жумалык агрегация, 2022ден кийинки мезгилди алып салуу жана альтернативдүү бүдөмүк архитектура текшерүүлөрүндө жалпысынан сакталат.

Изилдөө колдобогон жыйынтыктар

• GRA ирети структуралык себептүүлүктүн далили эмес.
• Granger себептүүлүгү экономикалык же физикалык себептүүлүктү билдирбейт.
• Активдүү даректер жана транзакциялардын саны транзакция көлөмүнөн толугу менен көз карандысыз өзгөрмөлөр деп айтууга болбойт.
• Fuzzy-GRA бардык криптовалюталарда бирдей ийгилик камсыз кылары көрсөтүлгөн эмес.
• Ethereum же proof-of-stake тармактарында кайчылаш-актив текшерүүсү жүргүзүлгөн эмес.
• Модель келечектеги режим өзгөрүүлөрүнө автоматтык ыңгайлашкан толук адаптивдүү система эмес.
• Соода симуляциясы реалдуу дүйнөдө кепилденген кирешелүүлүктүн же инвестициялык кеңештин далили эмес.

Чектөөлөр

Булак авторлору белгилеген биринчи негизги чектөө — эреже түзүмүнүн статикалык болушу. Walk-forward баалоодо айрым маалыматка көз каранды параметрлер кайра бааланса да, тандалган үч негизги киргизүү жана эреже түзүмү туруктуу бойдон калат. Келечектеги halving окуялары же рынок режиминин өзгөрүүлөрү бул байланыштарды өзгөртүшү мүмкүн.

Экинчи чектөө — өзгөрмөлөрдүн камтуу чөйрөсү. Модель блокчейн фундаменталдарына багытталгандыктан, кеңири социалдык медиа өзгөрмөлөрү, макроэкономикалык көрсөткүчтөр жана жөнгө салуучу окуя өзгөрмөлөрүнүн баары моделге киргизилген эмес.

Үчүнчү чектөө — изилдөө Bitcoinде гана жүргүзүлгөн. Proof-of-stake сыяктуу башка экономикалык архитектурасы бар тармактарда текшерүү жүргүзүлбөй туруп, ошол эле фактордук ирет жарактуу деп кабыл алууга болбойт.

Төртүнчү чектөө — айрым негизги чынжыр үстүндөгү көрсөткүчтөрдүн максаттуу өзгөрмөнүн эсептик түзүмү менен аныктамалык байланышы. Булак кыскартылган модель тести аркылуу бул маселеге жооп берүүгө аракет кылганы менен, бул түзүм себептик чечмелөөлөрдү чектөөнү улантат.

Булак жана Ыкма Жөнүндө Эскертүү

Түпнуска аталышы: Integrating Fuzzy Logic with Grey Relational Analysis for Enhanced Cryptocurrency Transaction Modelling

Авторлор: Kongolo Olivier Musampa; Clement Jules Mba.

Жооптуу авторлор: Kongolo Olivier Musampa жана Clement Jules Mba.

Мекеме: School of Economics, University of Johannesburg, Auckland Park, Johannesburg, South Africa.

Журнал: Economies.

Басмакана: MDPI.

Библиографиялык жазуу: 2026, Том 14, Сан 9, Макала 401.

DOI: 10.3390/economies14090401.

Даталар: Алынган 11-март 2026; кайра каралган 3-май 2026; кабыл алынган 5-май 2026; жарыяланган 9-сентябрь 2026.

Версия: Version of Record.

Лицензия: Creative Commons Attribution (CC BY).

Булак түрү: Bitcoin күнүмдүк убакыт катарлары боюнча эмпирикалык божомолдоо/моделдөө изилдөөсү.

Негизги маалымат: 5359 күндүк Bitcoin байкоосу. Негизги ыкма бөлүмү маалымат аралыгын 18-июль 2010–21-март 2025 деп берсе, Кошумча Таблица A1 акыркы датаны 22-март 2025 деп көрсөтөт.

Маалымат булактары: CoinMetrics, Crypto Fear & Greed Index үчүн alternative.me жана изилдөөдө көрсөтүлгөн рыноктук маалыматтар үчүн CoinMarketCap.

Негизги ыкма: күнүмдүк лог-киреше өзгөртүүсү; min–max нормалдаштыруу; Grey Relational Analysis; \(\rho=0.1–0.9\) сезимталдык текшерүүсү; LASSO текшерүүсү; 365 күндүк жылма GRA терезелери; Mamdani тибиндеги Бүдөмүк Жыйынтык Чыгаруу Системасы; үч бурчтук мүчөлүк функциялары; үч баскычтуу мүчөлүк параметрлештирүүсү; centroid defuzzification; walk-forward текшерүүсү; moving-block bootstrap; Diebold–Mariano тести; абляция; Granger тесттери жана альтернативдүү модель туруктуулук талдоолору.

Walk-forward дизайны: 1000 күндүк окутуу терезеси, 30 күндүк божомол горизонту, 30 күндүк жылдыруу кадамы, 145 терезе жана 4350 тандоодон тышкаркы божомол. Негизги ыкма бөлүмү текшерүү убакыт аралыгын 2013-жылдын октябры–2025-жылдын марты деп берсе, Appendix D жыйынтыгы 2019–2025 дегенди колдонот; булак ичиндеги бул айырма чечилбей туруп, бир убакыт аралыгы так чындык катары бириктирилбеши керек.

Каржылоо: Изилдөө тышкы каржылоо алган эмес.

Этика: Institutional Review Board жана informed consent жоболору колдонулбайт.

Маалымат жеткиликтүүлүгү: Bitcoin транзакция жана чынжыр үстүндөгү көрсөткүчтөрү менен маанай маалыматтары колдонулган үчүнчү тарап булактарында коомчулукка ачык экени көрсөтүлгөн. Fuzzy-GRA Python ишке ашыруусун corresponding authorдон негиздүү суроо боюнча алууга болору билдирилген.

Кызыкчылыктардын кагылышы: Авторлор кызыкчылыктардын кагылышын билдиришкен эмес.

Автордук салымдар: Концептуалдаштыруу K.O.M. жана C.J.M.; ыкма жана программалык камсыздоо K.O.M.; текшерүү эки автор; формалдык талдоо жана изилдөө K.O.M.; маалыматтарды курациялоо эки автор; алгачкы долбоор K.O.M.; карап чыгуу жана редакциялоо эки автор; визуалдаштыруу K.O.M.; көзөмөл C.J.M.; долбоорду башкаруу K.O.M. тарабынан жүргүзүлгөн.

Жасалма интеллект колдонуу билдирүүсү: Булак авторлору Claude аттуу чоң тил моделин болгону үстүртөн тилдик редакциялоо, грамматика, жазуу жана шилтемелерди форматтоо үчүн колдонушканын; изилдөө идеясы, изилдөө дизайны, маалымат чогултуу, GRA, FIS дизайны, статистикалык талдоо, таблица/сүрөт түзүү же илимий чечмелөө үчүн генеративдүү жасалма интеллект колдонушпаганын билдиришет.

Булак ичиндеги дал келбестик жөнүндө эскертүү: маалыматтын акыркы датасындагы 21/22-март 2025 айырмасы; текшерүү убакыт аралыгындагы 2013–2025/2019–2025 айырмасы; FIS түшүндүрмөсүндө “төрт киргизүү” делгенине карабастан үч киргизүүнүн тизмелениши; 27-эреже түшүндүрмөсү менен акыркы үч-эреже системасынын бир бөлүмдө аралашып кетиши; негизги жана overfitting таблицаларындагы 0.3521/0.3512 тест RMSE айырмасы жана сызыктуу моделдин sMAPE маанилеринин эки панелдин ортосунда дал келбеши булакта көрүнүп турат. Бул маанилер Verianla текстинде унчукпай бириктирилген эмес.

Чечмелөө чеги: Изилдөөнүн негизги илимий жыйынтыгы — божомол көрсөткүчтөрү жана эмпирикалык байланыштар. GRA байланыштары жана Granger тесттери структуралык экономикалык себептүүлүктүн далили эмес; соода стратегиясы да инвестициялык кеңештин же реалдуу рыноктук кирешелүүлүктүн далили эмес.