Математичне та програмне забезпечення для прогнозування вартості криптовалют на основі нейронної мережі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorТретиник, В. В.
dc.contributor.authorЛутак, М. В.
dc.date.accessioned2024-12-23T11:10:18Z
dc.date.available2024-12-23T11:10:18Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractotherThis paper focuses on the development of a neural network-based predictive model for forecasting cryptocurrency prices. An overview of existing methods, including financial, technical, and sentiment analysis, is provided. The mathematical foundation for implementing neural networks, particularly the LSTM model, is discussed, along with its advantages over traditional indicators like Simple Moving Average (SMA) and Stochastic Oscillator (SO). The performance of the model is evaluated using historical Ethereum price data, showing higher prediction accuracy compared to traditional methods.
dc.format.pagerangeС. 356-360
dc.identifier.citationТретиник, В. В. Математичне та програмне забезпечення для прогнозування вартості криптовалют на основі нейронної мережі / Третиник В. В., Лутак М. В. // Прикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна). – Київ, 2024. – С. 356-360.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/71257
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.sourceПрикладна математика та комп’ютинг ПМК' 2024 : збірник тез доповідей Сімнадцятої конференції магістрантів та аспірантів (20-22 листопада 2024 р. Київ, Україна)
dc.subject.udc519.67
dc.titleМатематичне та програмне забезпечення для прогнозування вартості криптовалют на основі нейронної мережі
dc.title.alternativeMathematical and software tools for forecasting cryptocurrency prices based on a neural network
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
66-P_356-360.docx
Розмір:
70.92 KB
Формат:
Microsoft Word XML
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Матеріали конференції