Работа представляет собой сравнение результативности применения алгоритмов машинного обучения для автоматизированной торговли на криптовалютном рынке на малых временных интервалах, основываясь на данных текущей торговой сессии. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Разработать программное обеспечение для тестирования торговых стратегий на исторических данных. 2. Продумать и реализовать получение, агрегацию и хранение необходимых данных. 3. Реализация и тестирование торговых стратегий, учитывая различные факторы, влияющие на доходность сделок. 4. Провести анализ результатов, полученных в процессе исследования, и сравнить их. Были реализованы торговые стратегии, в основе которых лежат модели глубокого обучения. Было проведено тестирование и сравнение результативности их работы.

The work is a comparison of the effectiveness of the use of machine learning algorithms for automated trading in the cryptocurrency market at short time intervals, based on the data of the current trading session. Tasks that were solved during the work: 1. Develop software for testing trading strategies on historical data. 2. Think over and implement the receipt, aggregation and storage of the necessary data. 3. Implementation and testing of trading strategies, taking into account various factors that affect the profitability of transactions. 4. Analyze the results obtained during the study and compare them. Trading strategies based on deep learning models were implemented. Testing and comparison of the effectiveness of their work was carried out.