Details

Title: Сравнительный анализ моделей прогнозирования курса криптовалюты на основе биткоина: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии»
Creators: Патричный Владислав
Scientific adviser: Логинова Александра Викторовна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: биткоин; блокчейн; машинное обучение; bitcoin; blockchain; machine learning
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 09.03.02
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3629
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\19895

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Сравнительный анализ моделей прогнозирования курса криптовалюты на основе биткоина». Целью данной выпускной работы стало исследование возможностей моделей машинного обучения при их использовании для прогнозирования временных рядов, отражающих изменения курса криптовалюты. Задачи, решенные в работе:1. Изучение истории и особенностей криптовалют, в том числе такой популярной в мире криптовалюты как биткоин.2. Изучение различных моделей машинного обучения для прогнозирования временных рядов.3. Выбор наиболее подходящих моделей временных рядов для прогнозирования курса криптовалюты на основе биткоина для их дальнейшего исследования.4. Реализация выбранных моделей для прогнозирования курса биткоина с использованием языка программирования Python. Разработанный программный код позволил выполнить сравнительный анализ двух моделей: ARIMA и LSTM.

The theme of the final qualification work: “Comparative analysis of cryptocurrency rate prediction models based on bitcoin”. The goal of this graduate thesis is to investigate whether machine learning models offer better predictions than traditional models in terms of lower prediction errors and higher prediction accuracy. The tasks solved in the course of the work:1. Studying the history and characteristics of cryptocurrencies, including such a popular cryptocurrency in the world as bitcoin.2. To study different machine learning models for predicting time series.3. Selecting the most appropriate time series models for predicting bitcoin-based cryptocurrency rates for further research.4. Implementation of the selected models for bitcoin rate prediction using Python programming language. The developed program code allowed performing a comparative analysis of two models: ARIMA and LSTM.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Usage statistics

stat Access count: 3
Last 30 days: 3
Detailed usage statistics