Система прогнозування ризиків обміну криптовалют на основі машинного навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПисаренко, Андрій Володимирович
dc.contributor.authorБєлоруський, Олексій Андрійович
dc.date.accessioned2023-07-26T10:47:05Z
dc.date.available2023-07-26T10:47:05Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractПояснювальна записка дипломного проекту складається з чотирьох розділів, містить 4 таблиці, 4 додатки та 17 джерел – загалом 60 сторінок. Об`єкт дослідження: системи передбачення ризиків обміну на ринку криптовалют. Мета дипломного проєкту: Метою роботи є покращення існуючих систем прогнозування ризиків обміну на ринку криптовалют, для полегшення входу до ринку починаючих інвесторів. У першому розділі описано основні положення, які необхідні для розуміння ситуації на ринку, і побудову якісних прогнозів, також були розглянуті існуючі методи прогнозування, і пояснений принцип їх роботи. Другий розділ присвячений вибору середовища розробки та встановленню вхідних і вихідних дані інформаційної системи. У третьому розділі визначені метрики оцінки точності прогнозів моделей, які будуть використовуватися у роботі, проведений порівняльний аналіз між описаними в першому розділі методами передбачення з метою вибору найкращого, описані та обґрунтовані методи оптимізації результатів інформаційної системи. Четвертий розділ наводить перелік необхідного технічного та програмного забезпечення для роботи програмного додатку, описує структуру програми та алгоритм її роботи, та проводить тестування результатів на актуальних даних.uk
dc.description.abstractotheris to improve existing risk prediction systems in the cryptocurrency exchange market to facilitate entry for novice investors. The first chapter describes the essential concepts necessary to understand the market situation and build accurate forecasts. It also examines existing prediction methods and explains their principles of operation. The second chapter is dedicated to selecting the development environment and establishing the input and output data of the information system. The third chapter defines the metrics for evaluating the accuracy of model forecasts used in the project. It conducts a comparative analysis of the prediction methods described in the first chapter to select the best one. It also describes and justifies the methods for optimizing the results of the information system. The fourth chapter provides a list of necessary technical and software requirements for the software application. It describes the program's structure, algorithm, and conducts testing of the results using real-time data.uk
dc.format.extent66 с.uk
dc.identifier.citationБєлоруський, О. А. Система прогнозування ризиків обміну криптовалют на основі машинного навчання : дипломний проєкт ... бакалавра : 126 Інформаційні системи та технології / Бєлоруський Олексій Андрійович. – Київ, 2023. – 66 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/58654
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectсистемаuk
dc.subjectодносторінковий вебзастосунокuk
dc.subjectпрогнозна модельuk
dc.subjectпрогнозування ризиків обмінуuk
dc.subjectкриптовалютuk
dc.subject.udc004.42uk
dc.titleСистема прогнозування ризиків обміну криптовалют на основі машинного навчанняuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Beloruskyy_bakalavr.pdf
Розмір:
2.73 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

Бакалаврські роботи (ІСТ)
Бакалаврські роботи