Skip navigation
Please use this identifier to cite or link to this item: https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23553
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorДідковська, Марина Віталіївна-
dc.contributor.authorДеундяк, Олександр Володимирович-
dc.date.accessioned2018-06-21T08:17:33Z-
dc.date.available2018-06-21T08:17:33Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationДеундяк, 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.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/23553-
dc.language.isoukuk
dc.subjectпрогноз курсу криптовалютuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectфундаментальний аналізuk
dc.subjectрегресіяuk
dc.subjectregressionuk
dc.subjectcryptocurrency forecastuk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectfundamental analysisuk
dc.titleСистема прогнозування курсу криптовалют на основі фундаментального аналізуuk
dc.typeMaster Thesisuk
dc.format.page66 с.uk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subject.udc004.891.2uk
dc.description.abstractukМагістерська 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.abstractenTopic: 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)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Deundyak_magistr.docx3.41 MBMicrosoft Word XMLView/Open
Show simple item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.