| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Proučevanje zunanjih dejavnikov pri napovedovanju cene kriptovalut s strojnim učenjem : diplomsko delo
Avtorji:ID Cvetko, Jakob (Avtor)
ID Karakatič, Sašo (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf UN_Cvetko_Jakob_2023.pdf (2,08 MB)
MD5: BA5581D45BBAD863E8EBA2D255AAB27F
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis: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.
Ključne besede:kriptovalute, strojno učenje, XGBoost, napovedovanje časovnih vrst, SHAP
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[J. Cvetko]
Leto izida:2023
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (VII, 33 f.))
PID:20.500.12556/DKUM-84001 Novo okno
UDK:004.85:[004.7:336.74](043.2)
COBISS.SI-ID:155101699 Novo okno
Datum objave v DKUM:07.06.2023
Število ogledov:955
Število prenosov:132
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:27.03.2023

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:External factors in predicting cryptocurrency price with machine learning
Opis:Ability to forecast the price of financial instruments has a lot of potential for monetary gains through investments. Machine learning methods have been successfully employed in finance as one of technical approaches to financial modelling. The aim of this thesis was to develop a Bitcoin price forecasting model. We started modelling by gathering various data related to Bitcoin. We then used the gathered data with XGBoost algorithm to create a forecast model. To achieve a more in-depth understanding of our model, we used the SHAP algorithm. This allowed us to get more insight into forecasts which are otherwise usually difficult to understand. We concluded that data directly related to cryptocurrency price had the highest importance in forecasting, followed by the fear and greed index.
Ključne besede:crypto currency, machine learning, XGBoost, time series forecasting, SHAP


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici