Невмержицький, ЄвгенЧумак, Віталій2022-01-202022-01-202021https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/22351У цій роботі описуються способи аналізу ринку для вдалого трейдингу. Робота присвячена дослідженню відносно нової галузі – блокчейну та криптовалютам, вивченню поняття трейдингу та способам досягання успіху в цій справі. До уваги беруться автоматизовані способи аналізу ринку, алгоритми вивчення та передбачення ціни на криптовалюту, для прикладу розглядається біткоїн. В роботі було описано, реалізовано та протестовано два алгоритми прогнозування курсу біткоїна: перша – модель, яка будує передбачення на основі новин, для цього було використано сервіс OpenBlender, який надає можливість зв’язати зміну курсу зі світовими новинами, які потім розбиваються на дві підгрупи: позитивні (курс пішов вгору), негативні (курс не піднімався); другий – 4-шарова нейронна мережа формату LSTM з використанням TensorFlow, в якій інформація про валюту зберігається у вигляді послідовностей, на основі яких і робляться прогнози. Результати першого алгоритму – дні, коли алгоритм "вгадав" (передбачив) підйом курсу та відсоток точності такого пронозу. Результати другого – прогнози на тестовій вибірці, яка була відсічена від загальної у ході побудови, візуальне відображення – графіки ціни, яку передбачала мережа та справжньої ціни для порівняння. Один з алгоритмів було використано для трейдингу валютою Dogecoin, яка дуже залежить від новин, особливо твітів (меседжі в соціальній мережі Twitter), результатом став приріст початкових вкладів на 132%.ukтрейдингблокчейнкриптовалютапередбачення ціништучний інтелектмагістерська роботаOther