Прогнозування курсу криптовалютної пари з використанням методів глибинного навчання та технології Blockchain
Вантажиться...
Дата
2023
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломну роботу виконано на 60 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 15 найменувань. У роботі наведено 20 рисунки та 9 таблиць.
Метою даної дипломної роботи є створення математичного та програмного забезпечення прогнозування курсу криптовалютної пари на L2 шарі та проведення транзакцій на основі отриманих прогнозованих результатів на L1 шарі блокчейну Ethereum.
У роботі проведено аналіз існуючих рішень даної задачі:
- розглянуто штучні нейронні мережі як метод прогнозування курсу криптовалют. Види нейронних мереж: MLP, RNN, LSTM. зроблено порівняння архітектур нейронних мереж, виявлено переваги і недоліки.
- розглянуто можливі технології масштабування блокчейну Ethereum. Технології масштабування: Starknet, Optimism.
Розроблено систему прогнозування курсу криптовалютної пари та проведення транзакції на блокчейні Ethereum.
Основні положення дипломної роботи опубліковано у вигляді тез доповіді на Міжнародній науково-технічній конференції SAIT 2016.
Опис
Ключові слова
штучні нейронні мережі, багатошаровий пересептрон, рекурентні нейронні мережі, згорткові нейронні мережі, довго- короткострокова пам’ять, блокчейн, торгівля, Біткоїн, криптовалюта, торгівельний бот, блокчейн масштабування
Бібліографічний опис
Костенко, О. А. Прогнозування курсу криптовалютної пари з використанням методів глибинного навчання та технології Blockchain : дипломна робота … бакалавра : 113 Прикладна математика / Костенко Олександр Андрійович. – Київ, 2023. – 98 с.