Метод і програмний засіб прогнозування курсу криптовалюти

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorЦуркан, Василь Васильович
dc.contributor.authorЯхін, Сергій Леонідович
dc.date.accessioned2019-05-24T11:35:43Z
dc.date.available2019-05-24T11:35:43Z
dc.date.issued2019-05
dc.description.abstractenActuality of theme. Forecasts have become part of the modern world. The economy also includes expectations and forecasts: the political situation, the emergence and popularity of technologies, the harvest in the agrarian sector, the weather, the current situation with the extraction of minerals for various industries, and forecasts of the value of various assets and currencies. In order to work effectively in the market, it is necessary to have relievable information, timely forecasts for predicting the future state of things, quotes for a particular product. And choosing the most advantageous goods for forecasting in a special way stand out cryptocurrency. To date, there are over 2500 of them, with seven of them capitalizing on billions of dollars, hundreds of others – in hundreds of millions of dollars. Customized implementations of various cryptocurrencies skyrocketed: billions in market capitalization and millions of purses were estimated to be "active" in 2016. And because of their volatility – on cryptoexchange markets profitability from the transaction may reach thousands of percent. Consequently, the innovation, the great prospects and interest of the world community makes the cry a cheap asset, which is worth to predict. Object of research: the process of forecasting the course of cryptocurrency. Subject of research: method and software for forecasting the course of cryptocurrency. The purpose of the work: to create a method for forecasting the course of cryptocurrency, to implement it as a software tool and to investigate the effectiveness. Research method: review and analysis of methods for forecasting the exchange rate as the Markov random processes and Markov chains, the method of exponential smoothing with the combination of results with the help of a multi-layer perceptron of Rumelhart. The scientific novelty is as follows: existing technical analysis techniques (TA) have limited results of prediction accuracy, and can only be effectively applied by experts in combination with fundamental analysis methods. This method is intended to replace the final result of a human prognosis with an artificial neural network (ANN) prediction with the architecture of the multi-layer perceptron of Rumelhart, which will operate on the basis of data provided by TA methods. The practical value of the results obtained in the work is that the proposed method of forecasting the exchange rate cryptocurrency on the basis of a combination of results TA methods in a single forecast allowed to reduce the risks and facilitate the inexperienced users bidding process on the cryptoexchange market, which increased their income. Approbation. The main provisions and results of the work were presented and discussed at the scientific conference of masters and postgraduates "Applied Mathematics and Computer", PMK-2018-2 (Kyiv), the model is described in the article "Conceptual model of the software for forecasting the cryptocurrency course" in the edition Simulation and informational technology: a collection of scientific works in 2019. A description of the software for forecasting the course of cryptocurrency studies was demonstrated at the XXXVII scientific and technical conference of young scientists and specialists of the Institute of Modeling Problems in Energy. G. E. Puhov NAS of Ukraine: (Kyiv, May 15, 2019). Object-oriented model of the software for forecasting the course of cryptocurrency were described in theses and will be presented at the conference "Topical issues of application of special information and telecommunication systems": (Kyiv, May 22-23, 2019). Structure and scope of work. The master's thesis consists of an introduction, four chapters, conclusions and appendices. The introduction provides a general description of the work, an assessment of the current state of the problem is performed, the relevance of the research direction is substantiated. In the first section examines the existing methods for solving the prediction of the currency and cryptocurrency currently used by traders and specialized programs for market analysis; Their detailed analysis on convenience, time expenditures, type of data and forecast efficiency was conducted. In the second section an optimized prediction method is proposed and the structural model of the crypto-prediction software tool based on the proposed method in the IDEF0 notation and its decompositions in the notations IDEF0, IDEF3 and DFD are considered. In the third section an object-oriented model of the software for predicting the course of cryptocurrency with the description of the diagram of the use variants, the logical and physical model is proposed. The fourth section analyzes the requirements for existing software development tools for implementing the method. The choice of technology stack has been chosen and grounded, and it is described how it created a software tool for predicting cryptocurrency. This tool was tested for performance and efficiency. The annexes show fragments of the software implementation of the proposed method and copies of graphic materials. The work is done on 70 sheets, contains 2 attachments and a link to the list of used literary sources of 24 titles. The paper presents 19 drawings and 12 tables.uk
dc.description.abstractukАктуальність 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.uk
dc.format.page127 с.uk
dc.identifier.citationЯхін, С. Л. Метод і програмний засіб прогнозування курсу криптовалюти : магістерська дис. : 121 Програмна інженерія / Яхін Сергій Леонідович. – Київ, 2019. – 127 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/27656
dc.language.isoukuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectштучна нейронна мережаuk
dc.subjectбагатошаровий перцептронuk
dc.subjectпрогнозування курсуuk
dc.subjectточність прогнозуuk
dc.subjectartificial neural networkuk
dc.subjectmultilayer perceptronuk
dc.subjectforecasting of the courseuk
dc.subjectaccuracy of the forecastuk
dc.subject.udc004.422.8:001.18uk
dc.titleМетод і програмний засіб прогнозування курсу криптовалютиuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

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

Зібрання

Магістерські роботи (ПЗКС)
Магістерські роботи