Browsing by Author "Kaika, Oleksii"

Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    Аналіз та прогнозування динаміки цін на криптовалютному ринку методами машинного та глибокого навчання
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2023-12-21) Каїка, Олексій Павлович; Kaika, Oleksii; Притоманова, Ольга Михайлівна
    Об’єктом дослідження кваліфікаційної магістерської роботи є ціни криптовалют на криптовалютних біржах. Предметом дослідження є методи машинного та глибокого навчання, які застосовуються для аналізу та прогнозування динаміки цін на криптовалютних біржах. Мета і завдання дослідження. Основною метою кваліфікаційної магістерської роботи є вибір ефективних моделей машинного та глибокого навчання та їх застосування для аналізу та прогнозування динаміки цін на криптовалютному ринку. Відповідно до поставленої мети визначені такі завдання: опрацювати джерела з аналізу та прогнозування цін на криптовалютному ринку; провести огляд криптовалютних бірж, інструментів та засобів для аналізу та прогнозування динаміки цін на криптовалютному ринку, відзначити правові аспекти для українських користувачів для обгрунтування актуальності обраної теми дослідження; охарактеризувати інформаційну базу для моделювання та провести графічний аналіз динаміки ціни обраної криптовалюти; провести аналіз факторів та їх впливу на ціну криптовалют; розробити та налаштувати моделі машинного та глибокого навчання для прогнозування цінових коливань криптовалют; оцінити ефективність та порівняти прогностичну здатність розроблених моделей. Теоретична, методична та практична значущість отриманих результатів. Отримані результати мають теоретичну, методичну та практичну важливість через актуальність досліджуваної тематики щодо розвитку криптовалют та їх впливу на соціальні, економічні та технологічні сфери у сучасному світі. У роботі надаються та обгрунтовуються висновки про ефективність застосування конкретних методів машинного та глибокого навчання у прогнозуванні динаміки ціни криптовалюти Bitcoin. Практична значимість роботи полягає у можливості застосування алгоритму розрахунку прогнозу цін криптовалют інвесторами при формуванні оптимального портфеля криптовалют. The object of research of the qualifying master's thesis is the prices of cryptocurrencies on cryptocurrency exchanges. The subject of the research is machine and deep learning methods, which are used to analyze and forecast price dynamics on cryptocurrency exchanges. The purpose and tasks of the research. The main goal of the qualifying master's thesis is the selection of effective machine and deep learning models and their application for analysis and forecasting of price dynamics on the cryptocurrency market. In accordance with the set goal, the following tasks are defined: ˗ develop sources for analysis and forecasting of prices on the cryptocurrency market; ˗ conduct an overview of cryptocurrency exchanges, tools and means for analyzing and forecasting price dynamics on the cryptocurrency market, note legal aspects for Ukrainian users to substantiate the relevance of the chosen research topic; ˗ characterize the information base for modeling and conduct a graphical analysis of the dynamics of the price of the selected cryptocurrency; ˗ analyze factors and their impact on the price of cryptocurrencies; ˗ develop and configure machine and deep learning models for predicting price fluctuations of cryptocurrencies; ˗ evaluate the effectiveness and compare the predictive ability of the developed models. Theoretical, methodical and practical significance of the obtained results. The obtained results are of theoretical, methodical and practical importance due to the relevance of the studied topic regarding the development of cryptocurrencies and their impact on social, economic and technological spheres in the modern world. The paper provides and substantiates conclusions about the effectiveness of the application of specific methods of machine and deep learning in forecasting the dynamics of the price of the cryptocurrency Bitcoin. The practical significance of the work lies in the possibility of applying the algorithm for calculating the price forecast of cryptocurrencies by investors when forming an optimal portfolio of cryptocurrencies.