Реалізація застосунку з використанням методів машинного навчання з метою передбачення ціни активів на ринку криптовалют
Loading...
Date
2023
Authors
Дубчак, Олександр
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Дана робота присвячена дослідженню, метою якого було спрогнозувати ціну біткоїна за допомогою різних статистичних методів, простого машинного навчання та методів глибокого навчання. Дослідження показало, що використання статистичних і простих моделей машинного навчання не дало успішних результатів. Зокрема, моделі ARIMA і прості моделі машинного навчання, такі як регресія опорних векторів і випадковий ліс, не показали хороших результатів у прогнозуванні цін криптовалюти. Моделі довготривалої короткочасної пам'яті (LSTM), які є різновидом моделей глибокого навчання, також не змогли точно спрогнозувати ціни на біткоїн з багатьма вихідними даними. Однак моделі синтетичних трансформерів, що включають механізми самоконтролю, показали багатообіцяючі результати у визначенні цінових тенденцій та екстремумів. У підсумку було побудовано і порівнянно багато видів моделей, одна з яких виявилась відносно успішною при передбаченні ціни на 14 днів вперед.
Description
Keywords
біткоїн, ARIMA, LSTM, екстремум, регресія векторів підтримки (SVR), Random Forest, магістерська робота