https://m2.mtmt.hu/ hun 2026-07-27 01:39 PublicationOther 36477064 APPROVED true 0 false 2026-01-10T09:24:39.980+0000 2026-01-10T08:41:16.881+0000 2025-12-08T08:29:40.338+0000 true 10015147 Lengyel Péter /api/author/10015147 Author Lengyel Péter (Gazdálkodás- és szervezéstudományok) true 10015147 2026-01-10T08:41:19.755+0000 2026-01-10T08:41:19.755+0000 true true 29 29 /api/publicationtype/29 PublicationType Egyéb 15 true 29 PublicationOther true 10000361 Publication in repository true 29 29 /api/publicationtype/29 PublicationType Egyéb 15 true 29 PublicationOther /api/subtype/10000361 Csak repozitóriumban hozzáférhető közlemény SubType Csak repozitóriumban hozzáférhető közlemény (Egyéb) 1582 true 10000361 true 1 /api/category/1 Category Tudományos true 1 Lengyel, Péter 2025 This review synthesizes research on fintech implications of integrating machine learning algorithms into cryptocurrency trading strategies to address the fragmented understanding of their impact on trading efficacy, risk management, and financial innovation. The review aimed to evaluate current knowledge on machine learning applications, benchmark algorithmic trading performance, identify risk mitigation techniques, compare algorithm effectiveness, and examine regulatory and ethical considerations. A systematic analysis of diverse methodologies, including supervised, reinforcement, and hybrid learning models across global computational finance and AI literature, was conducted. Findings indicate that deep learning and ensemble methods significantly enhance predictive accuracy and trading profitability under volatile market conditions, while reinforcement learning frameworks improve dynamic portfolio optimization and risk-adjusted returns. Risk management benefits arise from integrating technical indicators and reward-based safety mechanisms, though universal frameworks remain lacking. Fintech integration advances through blockchain-enabled transparency and automation, yet practical deployment faces scalability and interoperability challenges. Ethical and regulatory discourse is nascent, underscoring the need for responsible AI frameworks to ensure market integrity and investor protection. These findings collectively demonstrate that machine learning substantially transforms cryptocurrency trading strategies, offering enhanced performance and risk control within evolving fintech infrastructures, while highlighting critical gaps in regulatory compliance and ethical governance that warrant focused future research. 2025 true false false true false NONE 2026-01-10 false 1 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 1 0 0 0 Folyóiratcikk Journal Article 24 1 Könyvrészlet Chapter in Book 25 0 Könyv Book 23 0 Egyéb konferenciaközlemény Conference paper 31 0 Egyéb konferenciakötet Conference proceedings 32 0 Oltalmi formák Protection forms 26 0 Disszertáció Thesis 28 0 Egyéb Miscellaneous 29 0 Alkotás Achievement 22 0 Kutatási adat Research data 33 0 Folyóiratcikk Journal Article 24 0 0 0 Könyvrészlet Chapter in Book 25 0 0 0 Könyv Book 23 0 0 0 Egyéb konferenciaközlemény Conference paper 31 0 0 0 Egyéb konferenciakötet Conference proceedings 32 0 0 0 Oltalmi formák Protection forms 26 0 0 0 Disszertáció Thesis 28 0 0 0 Egyéb Miscellaneous 29 0 0 0 Alkotás Achievement 22 0 0 0 Kutatási adat Research data 33 0 0 0 2025 0 1 1 1 1 false false false false 2026-03-08T08:29:40.597+0000 Agrár- és Üzleti Digitalizáció Tanszék (DE / GTK / MÜDI); Módszertani és Üzleti Digitalizáció Intézet (DE / GTK) 3 11 2 3 0 false Language 10002 /api/language/10002 Angol Angol English true 2 true PersonAuthorship 128791550 /api/authorship/128791550 Lengyel, Péter [Lengyel, Péter (Gazdálkodás- és s...), szerző] Agrár- és Üzleti Digitalizáció Tanszék (DE / GTK / MÜDI) 1 0.333 true false Author 10015147 /api/author/10015147 Lengyel Péter (Gazdálkodás- és szervezéstudományok) Lengyel Péter true 10015147 true Lengyel Péter true false false AuthorshipType 1 /api/authorshiptype/1 Szerző 0 true 0 true false true PersonAuthorship 128791551 /api/authorship/128791551 Pancsira, János [Pancsira, János (gazdálkodás- és s...), szerző] Módszertani és Üzleti Digitalizáció Intézet (DE / GTK) 2 0.333 false false Author 10049005 /api/author/10049005 Pancsira János (gazdálkodás- és szervezéstudományok) Pancsira János true 10049005 true Pancsira János true false false AuthorshipType 1 /api/authorshiptype/1 Szerző 0 true 0 true false true PersonAuthorship 128791552 /api/authorship/128791552 Füzesi, István [Füzesi, István (Gazdálkodás- és s...), szerző] Agrár- és Üzleti Digitalizáció Tanszék (DE / GTK / MÜDI) 3 0.333 false true Author 10015348 /api/author/10015348 Füzesi István (Gazdálkodás- és szervezéstudományok) Füzesi István true 10015348 true Füzesi István true false false AuthorshipType 1 /api/authorshiptype/1 Szerző 0 true 0 true false true Classification 13137 /api/classification/13137 Pénzügyi és befektetési menedzsment true true Classification 10034 /api/classification/10034 Számítás- és információtudomány true true Classification 13123 /api/classification/13123 Technológiamenedzsment true true /api/publication/36477064 Lengyel Péter et al. Machine Learning Integration in Cryptocurrency Trading: A Systematic Review of Fintech Implications. (2025)<div class="PublicationOther Publication long-list"> <div class="authors"> <img title="Forrásközlemény" style="float: left" src="/frontend/resources/grid/publication-core-icon.png"> <div class="autype autype0"> <span class="author-name" mtid="10015147"><a href="/gui2/?type=authors&mode=browse&sel=10015147" target="_blank">Lengyel Péter (<span class="authorship-author-name">Lengyel Péter</span> <span class="authorAux-mtmt"> Gazdálkodás- és szervezéstudományok</span>) </a> </span> <span class="author-affil"><span title="Debreceni Egyetem">DE</span>/<span title="Gazdaságtudományi Kar">GTK</span>/<span title="Módszertani és Üzleti Digitalizáció Intézet">MÜDI</span>/Agrár- és Üzleti Digitalizáció Tanszék</span> ;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <span class="author-name" mtid="10049005"><a href="/gui2/?type=authors&mode=browse&sel=10049005" target="_blank">Pancsira János (<span class="authorship-author-name">Pancsira János</span> <span class="authorAux-mtmt"> gazdálkodás- és szervezéstudományok</span>) </a> </span> <span class="author-affil"><span title="Debreceni Egyetem">DE</span>/<span title="Gazdaságtudományi Kar">GTK</span>/Módszertani és Üzleti Digitalizáció Intézet</span> ;&nbsp;&nbsp;&nbsp; <span class="author-name" mtid="10015348"><a href="/gui2/?type=authors&mode=browse&sel=10015348" target="_blank">Füzesi István (<span class="authorship-author-name">Füzesi István</span> <span class="authorAux-mtmt"> Gazdálkodás- és szervezéstudományok</span>) </a> </span> <span class="author-affil"><span title="Debreceni Egyetem">DE</span>/<span title="Gazdaságtudományi Kar">GTK</span>/<span title="Módszertani és Üzleti Digitalizáció Intézet">MÜDI</span>/Agrár- és Üzleti Digitalizáció Tanszék</span> </div> </div> <div class="title"><a href="/gui2/?mode=browse&params=publication;36477064" target="_blank">Machine Learning Integration in Cryptocurrency Trading: A Systematic Review of Fintech Implications</a></div> <div class="description"> </div> <div class="country"> Megjelenés: <span class="publishedYear">(2025)</span> </div> <div class="pub-footer"> <span class="language" xmlns="http://www.w3.org/1999/html">Nyelv: Angol </span> <span class="identifiers"> </span> <div class="publication-citation" style="margin-left: 0.5cm;"> <span title="Nyilvános idézőközlemények összesen, említések nélkül" class="citingPub-count">Nyilvános idéző összesen: 1</span> | Független: 1 | Függő: 0 | Nem jelölt: 0 </div> <div class="mtid"><span class="long-pub-mtid">Közlemény: 36477064</span> | <span class="status-data status-APPROVED"> Nyilvános </span> Forrás | <span class="type-subtype">Egyéb ( Csak repozitóriumban hozzáférhető közlemény ) </span> | <span class="pub-category">Tudományos</span> | <span class="publication-sourceOfData"></span> </div> <div class="lastModified">Utolsó módosítás: 2026.01.10. 09:41 Bartus Sándor (DE/GTK admin5) </div> </div></div>