Канцедал, Георгій ОлеговичКривоус, Максим Олександрович2025-09-162025-09-162025Кривоус, М. О. Аналіз впливу блокчейн транзакцій на курс криптовалюти : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Кривоус Максим Олександрович. – Київ, 2025. – 124 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76087Дипломна робота: 124 с., 6 рис., 5 табл., 2 дод., 38 джерел. Тема: Аналіз впливу блокчейн транзакцій на курс криптовалюти. Робота присвячена дослідженню взаємозв’язку між ончейн-метриками (характеристиками блокчейн-транзакцій) та зміною курсу біткоїна. Проведено комплексний аналіз набору даних, що містить 272-денну історію ончейн-показників та відповідні щоденні ціни BTC. Об’єкт дослідження – вплив ончейн-метрик (характеристик блокчейн-транзакцій) на динаміку ринкової ціни біткоїна. Предмет дослідження – методи статистичного аналізу (кореляція, VAR) і алгоритми машинного навчання для побудови та інтерпретації прогнозних моделей курсу BTC на основі блокчейн-даних. Мета роботи – розробити та апробувати знеперервні моделі прогнозування одномоментної зміни ціни біткоїна (ΔPrice) на базі ончейн-показників, а також оцінити їхню точність і пояснити внесок кожної ознаки в прогноз. Виконано обробку ончейн-даних та історичних даних цін біткоїна. Порівняно класичні часові моделі (ARIMA, VAR) та методи машинного навчання (LightGBM, CatBoost), з використанням автокореляційних лагів і ковзних середніх. Експериментальне дослідження показало, що модель LightGBM демонструє найкращі результати (RMSE Δprice ≈ 1201 USD), а SHAP-аналіз виявив ключовий вплив попередньої ціни та ончейн-метрик. Результати свідчать про обмежену здатність ончейн-факторів прогнозувати раптові стрибки курсу і окреслюють напрямки подальших досліджень.124 с.ukблокчейнтранзакціїкриптовалютапрогнозуваннямашинне навчанняblockchaintransactionscryptocurrencyforecastingmachine learninglightgbmshapvarBachelor Thesis