Застосування сучасних бібліотек Python для аналізу та обробки часових рядів на прикладі криптовалют

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorСавастьянов, Володимир Володимирович
dc.contributor.authorТірин, Єлизавета Сергіївна
dc.date.accessioned2024-11-25T10:05:37Z
dc.date.available2024-11-25T10:05:37Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractДипломна робота: 113 с., 19 табл., 28 рис., 2 додатки, 35 джерел. Об’єкт дослідження – прогнозування цінової динаміки Bitcoin за допомогою сучасних бібліотек мови програмування Python. Предмет дослідження – методи прогнозування часових рядів, реалізовані за допомогою мови програмування Python. Мета роботи – застосувати сучасні моделі машинного навчання для прогнозування ціни криптовалют на прикладі Bitcoin, розробити програмний продукт за допомогою мови програмування Python для прогнозування динаміки цін. Актуальність – останні роки інтерес до криптовалюти збільшується, що робить її вплив на фінансовий ринок значущим. В свою чергу, зі зростом цікавості до об’єкту, зростає інтерес до методів прогнозування для прийняття рішень, що базуються на історичній інформації. Результати роботи – проаналізовано сучасні засоби машинного навчання, такі як бібліотеки Keras, Prophet та XGBoost; створено програмний продукт на основі мови програмування Python з метою практичного випробовування підходів на основі градієнтного підсилювання, нейронних мереж та адитивної моделі регресії, які можуть бути використаним для прогнозування динаміки зміни ціни електронної платіжної системи «Bitcoin». Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – визначення додаткових методів аналізу та прогнозування з використанням підходів машинного навчання, розробка інтерфейсу програмного продукту, розробка додаткових інструментів з метою включення зовнішніх факторів впливу при прогнозуванні.
dc.description.abstractotherThesis: 113 pp., 19 tables, 28 figures, 2 appendices, 35 references. The object of research – forecasting of Bitcoin price dynamics using modern Python libraries. The subject of study– time series analysis methods implemented using the Python programming language. The aim of study – use of modern machine learning models with the purpose of forecasting price of cryptocurrency on example of Bitcoin, develop a software product using Python programming language for forecasting price dynamics. Relevance – in recent years, interest in cryptocurrency has increased, making its impact on the financial market significant. As a result, with the growth of interest in this subject, interest in forecasting methods for decision-making based on historical information is also increasing. Results – analysis of modern machine learning tools such as Keras, Prophet, and XGBoost; a software product based on the Python programming language has been created to test approaches based on gradient boosting, neural networks, and additive regression models, which can be used to predict the dynamics of the price changes of the electronic payment system "Bitcoin". Ways of further development of the research subject – determining the most optimal methods of analysis and forecasting, developing a user interface for the software product, creating additional instruments with a purpose of taking into consideration external influence factors.
dc.format.extent113 с.
dc.identifier.citationТірин, Є. С. Застосування сучасних бібліотек Python для аналізу та обробки часових рядів на прикладі криптовалют : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Тірин Єлизавета Сергіївна. - Київ, 2024. - 113 с.
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/70771
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.subjectпрогнозування ціни
dc.subjectаналіз часових рядів
dc.subjectринок криптовалюти
dc.subjectмашинне навчання
dc.subjectprice forecasting
dc.subjecttime series analysis
dc.subjectcryptocurrency market
dc.subjectmachine learning
dc.titleЗастосування сучасних бібліотек Python для аналізу та обробки часових рядів на прикладі криптовалют
dc.typeBachelor Thesis

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Tiryn_bakalavr.pdf
Розмір:
5.15 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
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

Бакалаврські роботи (ММСА)
Бакалаврські роботи