Прогнозування факту лістингу нових криптовалют на біржі Binance із використанням моделі логістичної регресії
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота: 138 с., 24 табл., 25 рис., 5 додатків, 36 джерела.
Об’єкт дослідження – дані про криптоактиви: технічні характеристики, обсяг торгів та ціни. Предмет дослідження – математичні методи бінарної класифікації для прогнозування ймовірностей із використанням мови прогнозування Python. Мета роботи – виявити ключові фактори, що визначають рішення Binance щодо лістингу, та розробити аналітичну модель логістичної регресії, яка за сукупністю цих факторів прогнозує факт лістингу. Актуальність. Криптовалюти стають все більш популярними у всьому світі. Кількість нових криптоактивів зростає кожного дня з великою швидкістю. Розуміння того, які проекти мають потенціал дозволяє сформувати прибуткові стратегії торгівлі на крипторинку. Результати роботи. Створено програмний інструмент який демонструє роботу побудованих моделей логістичної регресії, що прогнозують лістинг криптовалюти на біржу Binance. Програмний продукт був реалізований із використанням мови програмування Python у середовищі розробки Visual Studio Code. Для побудови моделей було використано Jupyter Notebook. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження. Підвищення точності прогнозування за рахунок використання більш складних моделей, таких як ансамблеві моделі або нейронні мережі. Збільшення кейсів у наборах даних для навчання. Прогнозування лістингу на інших біржах. Розширення показників у наборі даних.
Опис
Ключові слова
binance, криптовалюта, лістинг, логістична регресія, прогнозування.
Бібліографічний опис
Залізняк, І. С. Прогнозування факту лістингу нових криптовалют на біржі Binance із використанням моделі логістичної регресії : дипломна робота … бакалавра : 122 Комп'ютерні науки / Залізняк Ілля Сергійович. – Київ, 2025. – 138 с.