Метод і програмний засіб прогнозування курсу криптовалюти
Вантажиться...
Дата
2019-05
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Актуальність теми. Прогнози стали частиною сучасного світу. Економіка складається в тому числі з очікувань і прогнозів: політичної обстановки, появи та популярності технологій, врожаю на аграрному секторі, погоди, поточної ситуації з видобутком корисних копалин для різноманітних галузей, та прогнозів вартості різноманітних активів та валют. Щоб ефективно працювати на ринку необхідно мати релеванту інформацію, своєчасні прогнози для передбачення майбутнього стану речей, котирування того, чи іншого товару.
І обираючи найвигідніший товар для прогнозування особливим чином виділяються криптовалюти. На сьогоднішній день їх існує понад 2500, сім із них мають капіталізацію в мільярди доларів, сотні інших – в сотнях мільйонів доларів.
Користувацькі впровадження різних криптовалют злетіли: мільярди в ринковій капіталізації і мільйони гаманців, за оцінками, були «активними» в 2016 році. А через їх волатильність – на криптовалютних біржах прибутковість від угоди може досягати тисячі відсотків.
Отже інноваційність, великі перспективи та зацікавленість світової спільноти робить криптовалюти цінним активом, який варто прогнозувати.
Об’єкт дослідження: процес прогнозування курсу криптовалюти.
Предмет дослідження: метод і програмний засіб прогнозування курсу криптовалюти.
Мета роботи: створити метод прогнозу курсу криптовалюти, реалізувати його у вигляді програмного засобу та дослідити ефективність.
Метод дослідження: розгляд і аналіз методів прогнозування курсу валют як Марковські випадкові процеси та ланцюги Маркова, метод експоненціального згладжування з поєднанням результатів за допомогою багатошарового перцептрона Румельхарта. Наукова новизна полягає в наступному: існуючі методи технічного аналізу (ТА) мають обмежені результати точності прогнозу, та можуть бути ефективно застосовані лише експертами у поєднанні з методами фундаментального аналізу. Даний метод має на меті заміну фінального підсумку прогнозу людиною на прогноз від штучної нейронної мережі (ШНМ) з архітектурою багатошарового перцептрона Румельхарта, яка діятиме на основі даних наданих методами ТА.
Практична цінність отриманих в роботі результатів полягає в тому, що запропонований метод прогнозування курсу криптовалют на основі поєднання результатів методів ТА у єдиний прогноз дозволив зменшити ризики та полегшити недосвідченим користувачам процес торгів на криптовалютній біржі, завдяки чому збільшився їх дохід.
Здійснено програмну реалізацію запропонованого методу, що може бути використана для прогнозування курсу криптовалюти.
Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені та обговорювались на науковій конференції магістрантів та аспірантів «Прикладна математика та комп’ютинг» ПМК-2018-2 (м. Київ), модель описана в статті «Концептуальна модель програмного засобу прогнозування курсу криптовалюти» у виданні Моделювання та інформаційні технології : збірник наукових праць у 2019 році.
Опис програмного засобу прогнозування курсу криптовалюти було продемонстровано на XXXVII науково-технічній конференції молодих вчених та спеціалістів інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України: (м. Київ, 15 травня 2019 р.).
Об’єктно-орієнтована модель програмного засобу прогнозування курсу криптовалюти були описані в тезах та будуть представлені на конференції «Актуальні питання застосування спеціальних інформаційно-телекомунікаційних систем»: (м. Київ, 22 – 23 травня 2019 р.). Структура та обсяг роботи. Магістерська дисертація складається з вступу, чотирьох розділів, висновків та додатків.
У вступі надано загальну характеристику роботи, виконано оцінку сучасного стану проблеми, обґрунтовано актуальність напрямку досліджень. У першому розділі розглянуто існуючі методи для вирішення задач прогнозування курсу валют та криптовалют, які сьогодні використовують трейдери та спеціалізовані програми для аналізу ринку; проведено їх детальний аналіз щодо зручності, часозатрат, типу даних та ефективності прогнозу. У другому розділі запропонований оптимізований метод прогнозування і розглянуто структурну модель програмного засобу прогнозування криптовалюти на основі запронованого методу у нотації IDEF0, та її декомпозиціях у нотаціях IDEF0, IDEF3 і DFD. У третьому розділі запропоновано об’єктно-орієнтовану модель програмного засобу прогнозування курсу криптовалюти з описом діаграми варіантів використання, логічної та фізичної моделі.
У четвертому розділі проаналізовано вимоги до існуючих засобів розробки програмного забезпечення для реалізації методу. Обрано та обргрунтовано вибір стеку технологій, та описано як за його допомогою було створено програмний засіб прогнозування криптовалют. Отриманий засіб було протестовано на працездатність та ефективність.
У висновках проаналізовано отримані результати роботи.
У додатках наведено фрагменти програмної реалізації запропонованого методу та копії графічних матеріалів.
Робота виконана на 70 аркушах, містить 2 додатки та посилання на список використаних літературних джерел з 24 найменувань. У роботі наведено 19 рисунків та 12 таблиць.
Опис
Ключові слова
штучна нейронна мережа, багатошаровий перцептрон, прогнозування курсу, точність прогнозу, artificial neural network, multilayer perceptron, forecasting of the course, accuracy of the forecast
Бібліографічний опис
Яхін, С. Л. Метод і програмний засіб прогнозування курсу криптовалюти : магістерська дис. : 121 Програмна інженерія / Яхін Сергій Леонідович. – Київ, 2019. – 127 с.