Моделі машинного навчання в задачах аналізу здатності технічних індикаторів прогнозувати ціни криптовалют
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 149 с., 45 рис., 22 табл., 2 дод., 28 джерел.
Об’єкт дослідження – процеси прогнозування зміни тренду ціни криптовалюти. Предмет дослідження – моделі машинного навчання в аналізі предикативної здатності технічних індикаторів. Мета роботи – розробка та експериментальна оцінка ефективності моделей машинного навчання для прогнозування динаміки цін криптовалют із використанням набору технічних індикаторів. Результат роботи – є розроблене програмне рішення, яке виконує тренування моделі машинного навчання під технічний індикатор та яке показує ефективність обраного індикатору. Проведено порівняння результатів, отриманих різними розглянутими підходами. Програмне рішення було розроблено у середовищі Jupiter Notebook із використанням мови програмування Python. В роботі було використано ринкові дані з платформи Yahoo Finance.
Опис
Ключові слова
машинне навчання, прогностична здатність, технічні індикатори, ринок криптовалют, задачі класифікації, machine learning, predictive power, technical indicators, cryptocurrency market, classification tasks
Бібліографічний опис
Бедлінський, К. І. Моделі машинного навчання в задачах аналізу здатності технічних індикаторів прогнозувати ціни криптовалют : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Бедлінський Кірілл Ігорович. – Київ, 2025. – 149 с.