Данилов, Валерій ЯковичОлійник, Богдан Олександрович2024-02-282024-02-282024Олійник, Б. О. Прогнозування криптовалют на основі історичних даних та даних соціальних медіа на основі глибокого навчання : магістерська дис. : 122 Комп'ютерні науки / Олійник Богдан Олександрович. - Київ, 2024. - 105 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/65065Магістерська дисертація: 105 с., 32 рис., 19 табл., 19 посилань. Об’єктом дослідження є криптовалютна біржа з 2014 по кінець 2023 року, саме ціна на біткоїн за цей період. Також досліджуються твіти з Твіттеру за період з 2018 по кінець 2023 року. Предметом дослідження є прогнозування ціни на біткоїн за допомогою штучного інтелекту. При цьому цей процес буде складатися з аналізу тональності новин, історичної ціни та об’єму біткоїну. Мета роботи – дослідити існуючі підходи для прогнозування фінансових ринків, семантичного аналізу новин. Вибрати найкращі підходи та створити на їх базі власну систему з комплексним підходом для прогнозування криптовалюти. Виконано дослідження існуючих підходів для прогнозування часових рядів, з них найкращим стала рекурентна нейронна мережа – LSTM. Досліджені підходи в сфері NLP для аналізу тональності новин. В результаті виконання роботи розроблена система для прогнозування ціни біткоїну. Система складається з трьох підсистем: підсистема збору даних, семантичного аналізу твітів, прогнозування ціни на біткоїн. Результати роботи прийнято до опублікування у періодичному виданні, яке індексуєтсья у наукометричній базі Scopus.105 с.ukкриптовалютна біржасемантичний аналізнейронні мережіобробка природної мовичасові рядипрогнозуванняфінансові циклифрактальна розмірністьcryptocurrency exchangesemantic analysisneural networksnatural language processingtime seriesforecastingfinancial cyclesfractal dimensionalityLSTMNLTKNLPBTCMaster Thesis004.89: 004:336.748