<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=84001"><dc:title>Proučevanje zunanjih dejavnikov pri napovedovanju cene kriptovalut s strojnim učenjem</dc:title><dc:creator>Cvetko,	Jakob	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Karakatič,	Sašo	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>kriptovalute</dc:subject><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>XGBoost</dc:subject><dc:subject>napovedovanje časovnih vrst</dc:subject><dc:subject>SHAP</dc:subject><dc:description>Zmožnost napovedovanja gibanja cene finančnih instrumentov predstavlja priložnost za visoke zaslužke. Eni izmed tehnični pristopov, ki se na področju finančnega trgovanja že dalj časa uspešno uporabljajo, so metode strojnega učenja. V diplomski nalogi smo se ukvarjali z napovedovanjem cene kriptovalute Bitcoin. Modeliranje smo začeli s pridobivanjem raznih podatkov, povezanih s ceno kriptovalute, in nato z algoritmom XGBoost izdelali napovedni model. Razumevanje napovedi je ključnega pomena, zato smo uporabili razlagalni algoritem SHAP, s katerim smo dobili globlji vpogled v napovedni model. Izkazalo se je, da imajo podatki, neposredno vezani na ceno kriptovalute, največjo vlogo pri napovedi, temu pa sledi indeks strahu in pohlepa.</dc:description><dc:publisher>[J. Cvetko]</dc:publisher><dc:date>2023</dc:date><dc:date>2023-03-27 11:43:14</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>84001</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>