Система прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізу

Деундяк, Олександр Володимирович

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Дідковська, Марина Віталіївна	-
dc.contributor.author	Деундяк, Олександр Володимирович	-
dc.date.accessioned	2018-06-21T08:17:33Z	-
dc.date.available	2018-06-21T08:17:33Z	-
dc.date.issued	2018	-
dc.identifier.citation	Деундяк, О. В. Система прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізу : магістерська дис. : 124 Системний аналіз / Деундяк Олександр Володимирович. – Київ, 2018. – 66 с.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23553	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.subject	прогноз курсу криптовалют	uk
dc.subject	нейронні мережі	uk
dc.subject	машинне навчання	uk
dc.subject	фундаментальний аналіз	uk
dc.subject	регресія	uk
dc.subject	regression	uk
dc.subject	cryptocurrency forecast	uk
dc.subject	neural networks	uk
dc.subject	machine learning	uk
dc.subject	fundamental analysis	uk
dc.title	Система прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізу	uk
dc.type	Master Thesis	uk
dc.format.page	66 с.	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.subject.udc	004.891.2	uk
dc.description.abstractuk	Магістерська дисертація: 66 с., 13 рис., 24 таб., 3 додатки, 26 джерел. Об’єкт дослідження – методи прогнозування курсу криптовалют, методи Data Mining, Machine Learning. Предмет дослідження – моделі, що застосовуються у системах прогнозування курсу криптовалют, їх види та модифікації. Мета роботи – створити систему прогнозу курсу криптовалют, її реалізувати та дослідити. Метод дослідження – розгляд та аналіз методів прогнозу курсу криптовалют: багатошаровий перцептрон Румельхарта. Актуальність – дослідження молодого і динамічного ринку криптовалют, заробіток на коливаннях курсу, соціальні та економічні дослідження ринку криптовалют. Результати роботи – розроблено програмний продукт, що дає змогу прогнозувати курс криптовалют з точністю 20-50% в залежності від періоду прогнозу, а також прогнозувати тренд курсу з точністю до 100%. Новизна роботи – розроблено спосіб прогнозу курсу криптовалют, у якому використовується дані соціальних мереж як зовнішній чинник, що впливає на курс. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – більш детальний аналіз соціальних мереж методами NLP.	uk
dc.description.abstracten	Topic: Cryptocurrency rate forecast Master’s thesis: 66 p., 13 Fig., 24 tables , 3 applications, 26 sources. Object of the research – cryptocurrency rate forecast, Data Mining methods, Machine Learning methods. Purpose of the study – create and examine system for cryptocurrency forecast Research methods – review and analysis of cryptocurrency forecast methods: multilayer perceptron. Urgency – analysis of young and dynamic cryptocurrency market, profit based on cryptocurrency rate changes, economic and social cryptocurrency market researches. Results – developed software, that allows forecast cryptocurrency rate with 20-50% accuracy depending on forecast period and predict trend of cryptocurrency rate with accuracy up to 100%. Novelty of the work – developed a method of cryptocurrency forecast, which uses social network data as exogenous variable; Further development of the subject of study – more detailed analysis of social network data using NLP methods.	uk
Appears in Collections:	Магістерські роботи Магістерські роботи (ММСА)