Криптоэкономика: пилотный анализ инвестиций в ICO-стартапы с использованием нейронных сетей.

Финансовый журнал. 2019. Т. 47. № 1. С. 76–87.

Козлов А. А., Власов А. В.

В сфере криптоэкономики проект Ethereum (Ethereum Foundation) предоставил всем желающим возможности для выпуска «собственной» криптовалюты, точнее сказать, нового криптотокена на основе одноименной блокчейн-платформы смарт-контрактов без навыков низкоуровневого программирования. Стало очевидно, что данные токены можно использовать для краудфандинга, как это сделал тот же Ethereum в 2014 г. Нерегулируемый и довольно простой по своей реализации способ привлечения альтернативных инвестиций стал популярным среди технологических стартапов, которые связали свою деятельность с блокчейн-технологией. Данный способ был назван первоначальным предложением монет (Initial Coin Offering, ICO). Несмотря на свое название, схожее с IPO, этот инструмент обычно используется в венчурном финансировании (ранней стадии привлечения инвестиций) новых проектов, стартапов, а не для расширения устоявшегося «рабочего» бизнеса. В исследовании авторы использовали машинное обучение для классификации ICO-проектов и их оценки с точки зрения финансового коэффициента ROI (прибыльность инвестиций) на основе обработки и анализа цифровых данных, которые публичны и доступны в интернет-пространстве. Целью исследования является разработка устойчивой и эффективной модели, которая может прогнозировать доходность (или тренд доходности) ROI отдельного ICO-стартапа. В результате работы была построена прогностическая модель, разработан сервис (приложения) по анализу данных для отбора ICO-стартапов.

Ключевые слова: инвестиции, стартап, риск, машинное обучение, нейронные сети, investments, neural networks, machine learning, ROI, cryptocurrency, криптовалюта, ICO, risk, ICO, cryptoeconomics, ITO, tokens, криптоэкономика, токены, ITO, ROI