Proučevanje zunanjih dejavnikov pri napovedovanju cene kriptovalut s strojnim učenjemCvetko, Jakob (Avtor) Karakatič, Sašo (Mentor) kriptovalutestrojno učenjeXGBoostnapovedovanje časovnih vrstSHAPZmožnost 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.[J. Cvetko]20232023-03-27 11:43:14Diplomsko delo/naloga84001UDK: 004.85:[004.7:336.74](043.2)COBISS_ID: 155101699sl