| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Uporaba genetskega programiranja za napoved cen kriptovalut : magistrsko delo
Avtorji:ID Heric, Tilen (Avtor)
ID Ravber, Miha (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Heric_Tilen_2025.pdf (4,55 MB)
MD5: 609E7D121641EC66149702DF94ABF0F8
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Odkar so se pojavile kriptovalute in hitro za tem občutek hitrega zaslužka, se je rodilo zanimanje za napoved njihovih cen. Zaradi nepredvidljivosti in visoke volatilnosti gibanja cen tradicionalne metode ne zadoščajo pri ustvarjanju zanesljivih napovedi. Namen magistrskega dela je razvoj napovednega modela, ki bo znal samostojno napovedati ceno kriptovalute naslednjega dne. Cilj napovednega modela je čim natančnejša napoved za več kriptovalut. Model temelji na genetskem programiranju z uporabo simbolične regresije. Vhodni podatki algoritma so zgodovinski podatki in tehnični kazalniki. Z metodo iskanja po mreži smo optimizirali parametre genetskega algoritma. Rezultati napovedovanja kažejo, da je genetsko programiranje učinkovito pri napovedovanju cen kriptovalut, zato smo preizkusili, kako se obnese pri energentih, saj so ti nekoliko manj volatilni. Pri energentih se je model obnesel še bolj učinkovito. Zaključimo lahko, da je naša metoda primerno orodje za obravnavo problemov z visoko volatilnostjo in kompleksnostjo. Naloga je primer praktične uporabe naprednih evolucijskih algoritmov za reševanje realnih problemov in ponuja osnovo za nadaljnje raziskave na področju napovedovanja časovnih vrst.
Ključne besede:genetsko programiranje, napoved cen, kriptovalute, energenti
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[T. Heric]
Leto izida:2025
Št. strani:1 spletni vir (1 datoteka PDF (VIII, 50 str.))
PID:20.500.12556/DKUM-95043 Novo okno
UDK:004.421:336.74(043.2)
COBISS.SI-ID:259168003 Novo okno
Datum objave v DKUM:15.10.2025
Število ogledov:160
Število prenosov:56
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:03.09.2025

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Use of genetic programming for cryptocurrency prices prediction
Opis:Since the emergence of cryptocurrencies and the accompanying promise of quick profits, interest in forecasting their prices has grown rapidly. Due to the unpredictability and high volatility of price movements, traditional methods often fail to provide reliable predictions. The purpose of this thesis is to develop a predictive model capable of independently forecasting the next-day price of a cryptocurrency. The goal of the model is to deliver accurate predictions across multiple cryptocurrencies. The model is based on genetic programming using symbolic regression. The algorithm uses historical data and technical indicators as input features. We optimized the genetic algorithm parameters using grid search. The forecasting results demonstrate that genetic programming is effective in predicting cryptocurrency prices. Therefore, we also tested the model on energy commodities, which tend to be less volatile. The model performed even better in this domain. We conclude that our method is a suitable tool for addressing problems characterized by high volatility and complexity. This thesis represents a practical application of advanced evolutionary algorithms to real-world forecasting problems and provides a solid foundation for future research in time series prediction.
Ključne besede:genetic programming, price prediction, cryptocurrencies, energy commodities


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