2025 рік

Permanent URI for this collection

https://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/52864

Browse

Browsing 2025 рік by Subject "analysis"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Розроблення інтелектуальної системи аналізу новин індустрії криптовалют
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-22) Лісовський, Олександр Сергійович; Lisovskyi, Oleksandr; Помазун, Оксана Миколаївна
    У роботі розроблено інтелектуальну програмну систему для аналізу новин криптовалютного ринку із застосуванням локальних нейронних мереж. Система автоматично збирає новини, виконує попередню обробку текстів, переклад, аналіз емоційної тональності й класифікацію за категоріями, а також формує персоналізовані рекомендації. Запропонована модульна архітектура забезпечує автономність, багатомовність, високу точність аналізу та можливість масштабування й подальшої комерціалізації. The thesis presents an intelligent software system for analyzing cryptocurrency market news using local neural networks. The system performs automatic news collection, text preprocessing, translation, sentiment analysis, category classification, and generates personalized recommendations. The proposed modular architecture ensures autonomy, multilingual support, high accuracy of analysis, as well as scalability and potential for further commercialization.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Розроблення інтелектуальної системи аналізу ринку криптовалют
    (Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана, 2025-05-22) Радовецький, Олександр Олександрович; Radovetskyi, Oleksandr; Добролюбова, Марина Валеріївна
    Кваліфікаційна магістерська робота присвячена розробці інтелектуальної системи аналізу ринку криптовалют. У роботі досліджено сучасні підходи до прогнозування крипторинку, запропоновано концептуальну модель системи ШІ з гібридною архітектурою, що поєднує методи статистичного аналізу (ARIMA) та машинного навчання (LSTM, Random Forest). Реалізовано модулі збору, обробки й аналізу даних, чат-бот для користувацької взаємодії та базу знань для прийняття рішень. Система протестована на реальних даних, продемонструвавши високу точність прогнозів. Результати мають як практичне застосування для інвесторів і трейдерів, так і освітню цінність у галузях ІТ та економіки. The master's thesis focuses on the development of an intelligent cryptocurrency market analysis system. It explores current approaches to crypto market forecasting and proposes a conceptual model of an AI system with a hybrid architecture that combines statistical methods (ARIMA) and machine learning techniques (LSTM, Random Forest). The system includes modules for data collection, processing, and analysis, a chatbot for user interaction, and a knowledge base for decision support. It was tested on real-world data, showing high prediction accuracy. The results are practically useful for investors and traders and offer educational value in the fields of IT and economics.