Шухманн, Вадим Александерович2026-04-152026-04-152026Шухманн В. А. Економічні фактори адаптивності штучного інтелекту в умовах волатильності криптовалютного ринку. Бізнес Інформ. 2026. №1. C. 490–498. https://doi.org/10.32983/2222-4459-2026-1-490-498https://www.business-inform.net/article/?year=2026&abstract=2026_1_0_490_498https://dr.csbc.edu.ua/handle/123456789/1795У статті досліджено економічні фактори адаптивності систем штучного інтелекту (ШІ) в умовах волатильності криптовалютного ринку й обґрунтовано доцільність їх розгляду як складової економічної результативності та технічної якості моделей. Показано, що нестабільність криптовалютного ринку, режимні злами волатильності та ліквідності, інформаційна розбіжність і мікроструктурні обмеження виконання угод формують середовище, у якому ефект від адаптації визначається балансом між очікуваним приростом результативності та сукупними витратами. Методологічна основа роботи поєднує концептуальний аналіз і синтез сучасних підходів фінансової економетрики, машинного навчання та навчання з підкріпленням. Здійснено порівняльний аналіз дослідницьких постановок щодо нестаціонарності та дрейфу даних, а також узгодження системи критеріїв оцінювання, орієнтованих на економічний результат. Особливу увагу приділено ролі транзакційних витрат (комісій, спредів, прослизання), інформаційних витрат (збирання, очищення й оновлення даних), вартості обчислювальних ресурсів, ризикових лімітів і інституційних обмежень у визначенні допустимої інтенсивності оновлення моделей і правил ухвалення рішень. Запропоновано методологічну рамку класифікації детермінант адаптивності за групами режимно-ринкових умов, витратних параметрів і ресурсно-організаційних обмежень, а також двоконтурну логіку адаптації, що поєднує моніторинг змін ринкових режимів і дрейфу даних із економічно вмотивованим рішенням про оновлення моделі, набору ознак і правил. Наукова новизна полягає у формуванні критеріїв оцінювання адаптації, які пов’язують технічні рішення з чистим ефектом після витрат, ризик-метриками та стабільністю в різних ринкових режимах. Практичні висновки можуть бути використані для проєктування адаптивних ШІ-систем у криптоаналітиці, алгоритмічній торгівлі та ризик-менеджменті, а також для стандартизації порівняння альтернативних стратегій адаптації з урахуванням реальних витрат виконання угод і ризикових обмежень. Перспективи подальших досліджень пов’язані з емпіричною валідацією рамки на різних торговельних майданчиках і часових горизонтах та з формалізацією порогів, за яких адаптація забезпечує додану вартість після витрат.SOCIAL SCIENCES::Business and economics::EconomicsSOCIAL SCIENCES::Business and economicsSOCIAL SCIENCES::Business and economics::Business studiesLAW/JURISPRUDENCE::Financial lawArticle