Спосіб та програмне забезпечення для автоматизованого аналізу та прогнозування ризиків операцій з криптовалютами

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЛюшенко, Леся Анатоліївна
dc.contributor.authorКондрацький, Владислав Вадимович
dc.date.accessioned2024-01-31T12:46:47Z
dc.date.available2024-01-31T12:46:47Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractЗа останні роки попит до альтернативної форми цифрових активів та загалом такого способу електронного платежу зростає. Криптовалюти мають досить високу волатильність. Це може призводити до втрати частини можливого прибутку для тих хто інвестує. Як наслідок зростаючої популярності та нестабільності крипторинку він потребує розробку нових та вдосконалення існуючих способів та програмного забезпечення для автоматизованого аналізу та прогнозування ризиків в операціях з ними. У магістерській дисертації досліджено методи ARIMA, LSTM, CNN, Random Forest, Gradient Boosting, Var, ES та стекінг технологію. Описано розроблений комбінований спосіб та програмне забезпечення, що на основі експертного аналізу та стекінгу, комбінує статистичні методи, алгоритми машинного навчання та методи штучного інтелекту, забезпечуючи більшу точність та адаптивність прогнозування в реальному часі.uk
dc.description.abstractotherIn recent years, the demand for an alternative form of digital assets and, in general, this method of electronic payment has been growing. Cryptocurrencies have quite high volatility. This can lead to the loss of part of the possible profit for those who invest. As a result of the growing popularity and instability of the crypto market, it requires the development of new and improvement of existing methods and software for automated analysis and forecasting of risks in transactions with them. ARIMA, LSTM, CNN, Random Forest, Gradient Boosting, Var, ES and stacking technology methods were investigated in the master's thesis. A developed combined method and software based on expert analysis and stacking is described, combining statistical methods, machine learning algorithms and artificial intelligence methods, providing greater accuracy and adaptability of real-time forecasting.uk
dc.format.extent156 с.uk
dc.identifier.citationКондрацький, В. В. Спосіб та програмне забезпечення для автоматизованого аналізу та прогнозування ризиків операцій з криптовалютами : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Кондрацький Владислав Вадимович. — Київ,2024. — 156 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/64133
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectризикuk
dc.subjectпрогнозуванняuk
dc.subjectнейронні мережіuk
dc.subjectмашинне навчанняuk
dc.subjectекспертний аналізuk
dc.subjectстекінгuk
dc.subjectкомбінований спосібuk
dc.subjectпрогнозування ризиківuk
dc.subjectriskuk
dc.subjectforecastinguk
dc.subjectneural networksuk
dc.subjectmachine learninguk
dc.subjectexpert analysisuk
dc.subjectstackinguk
dc.subjectcombined methoduk
dc.subjectrisk forecastinguk
dc.subject.udc681.3.01uk
dc.titleСпосіб та програмне забезпечення для автоматизованого аналізу та прогнозування ризиків операцій з криптовалютамиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Kondratskyi_magistr.pdf
Розмір:
3.48 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи