Моделювання та прогнозування курсу криптовалют GameFi сегменту

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorТерентьєв, Олександр Миколайович
dc.contributor.authorЯцько, Яна Віталіївна
dc.date.accessioned2023-04-14T08:00:37Z
dc.date.available2023-04-14T08:00:37Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractДипломна робота: 117 с., 28 табл., 23 рис., 3 додатки, 64 джерела. Актуальність теми: останнім часом у світі стрімко розвивається напрямок торгівлі на криптобіржах. Так як ринок є волатильним, потрібно мати інструмент що допоможе аналізувати та приймати рішення з покупки/продажу. Модель прогнозування курсу криптовалют GameFi сегменту допомогає трейдеру планувати покупки/продажі з ціллю отримати прибуток. Рішення допоможе користувачеві проаналізувати криптовалюти в даному сегменті та, спираючись на прогноз, прийняти рішення щодо покупки/продажі криптовалют. Мета даної роботи полягає у дослідженні існуючих рішень в області аналізу динаміки курсу криптовалют, побудови моделей машинного навчання, збагаченя даних та підвищення якості прогонзування курсу криптовалют за помогою бази Twitter та розробці зручного інструменту для аналізу та планування торгів. Об’єктом дослідження є статистичні дані, аналітичні та фінансові звіти, дані публікацій соцмережі Twitter "Twitter User Data". Предметом дослідження є методи аналізу табличних даних, регресійні моделі, гібридні рекурентні нейронні мережі. Отриманні результати – створена програма для візуалізації динамічних характеристик криптовалют, скріпт прогнозування курсу криптовалют, що має високу точність прогнозування (оцінюючи метрикою RMSE). Програмний продукт реалізований мовою програмування Python3.8 у середовищі розробки DataSpell 2022. Для аналізу та побудови моделей було використано середовище Jupyter Notebook. Отримані результати: розроблено простий інтерфейс для аналізу статистичних і динамічних характеристик монет, що включає в себе прогнози на майбутнє (на обрану кількість кроків).uk
dc.description.abstractotherThesis: 117 pp., 28 tables, 23 figures, 3 appendixes, 64 sources. Relevance of the topic: Recently, the direction of trading on crypto exchanges has been developing rapidly in the world. Since the market is volatile, you need to have a tool that will help you analyze and make buy/sell decisions. The GameFi segment cryptocurrency rate forecasting model helps the trader to plan buys/sells in order to make a profit. The solution will help the user to analyze cryptocurrencies in a given segment and, based on the forecast, make a decision to buy/sell cryptocurrencies. The purpose of this work is to investigate insinuating solutions in the field of analysis of the dynamics of the cryptocurrency exchange rate, building machine learning models, data enrichment and improving the quality of cryptocurrency exchange rate forecasting with the help of the Twitter database, and the development of a convenient tool for analysis and planning of trades. The object of the research is statistical data, analytical and financial reports, data of publications of the Twitter social network "Twitter User Data". The subject of research are methods of tabular data analysis, regression models, hybrid recurrent neural networks. The results obtained are a program for visualizing the dynamic characteristics of cryptocurrencies, a script for predicting the exchange rate of cryptocurrencies, which has high forecasting accuracy (estimated by the RMSE metric). The software product was implemented using the Python programming language in the DataSpell 2022 development environment. The Jupyter Notebook environment was used to analyze and build models. Results obtained: a simple interface was developed for the analysis of statistical and dynamic characteristics of coins, which includes forecasts for the future (for the selected number of steps).uk
dc.format.extent117 с.uk
dc.identifier.citationЯцько, Я. В. Моделювання та прогнозування курсу криптовалют GameFi сегменту : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Яцько Яна Віталіївна. - Київ, 2022. - 117 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/54599
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкриптовалютаuk
dc.subjectGAMEFIuk
dc.subjectLSTMuk
dc.subjectRNNuk
dc.subjectTWITTERuk
dc.subject.udc004.852uk
dc.titleМоделювання та прогнозування курсу криптовалют GameFi сегментуuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ШІ)
Магістерські роботи