Прогнозування криптовалют на основі історичних даних та даних соціальних медіа на основі глибокого навчання
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Магістерська дисертація: 105 с., 32 рис., 19 табл., 19 посилань.
Об’єктом дослідження є криптовалютна біржа з 2014 по кінець 2023 року, саме ціна на біткоїн за цей період. Також досліджуються твіти з Твіттеру за період з 2018 по кінець 2023 року. Предметом дослідження є прогнозування ціни на біткоїн за допомогою штучного інтелекту. При цьому цей процес буде складатися з аналізу тональності новин, історичної ціни та об’єму біткоїну. Мета роботи – дослідити існуючі підходи для прогнозування фінансових ринків, семантичного аналізу новин. Вибрати найкращі підходи та створити на їх базі власну систему з комплексним підходом для прогнозування криптовалюти. Виконано дослідження існуючих підходів для прогнозування часових рядів, з них найкращим стала рекурентна нейронна мережа – LSTM. Досліджені підходи в сфері NLP для аналізу тональності новин. В результаті виконання роботи розроблена система для прогнозування ціни біткоїну. Система складається з трьох підсистем: підсистема збору даних, семантичного аналізу твітів, прогнозування ціни на біткоїн. Результати роботи прийнято до опублікування у періодичному виданні, яке індексуєтсья у наукометричній базі Scopus.
Опис
Ключові слова
криптовалютна біржа, семантичний аналіз, нейронні мережі, обробка природної мови, часові ряди, прогнозування, фінансові цикли, фрактальна розмірність, cryptocurrency exchange, semantic analysis, neural networks, natural language processing, time series, forecasting, financial cycles, fractal dimensionality, LSTM, NLTK, NLP, BTC
Бібліографічний опис
Олійник, Б. О. Прогнозування криптовалют на основі історичних даних та даних соціальних медіа на основі глибокого навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Олійник Богдан Олександрович. - Київ, 2024. - 105 с.