Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43274
Назва: Дослідження інформаційних технологій аналізу та прогнозування курсу криптовалют
Інші назви: Information Technologies for Analysis and Prediction of cryptocurrency
Автори: Олексяк, Віталій Дмитрович
Oleksiak, Vitalii
Приналежність: ТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Україна
Бібліографічний опис: Олексяк В. Д. Дослідження інформаційних технологій аналізу та прогнозування курсу криптовалют: кваліфікаційна робота магістра за спеціальністю «124 – Системний аналіз» / В.Д. Олексяк. – Тернопіль: ТНТУ, 2023. – 63 с.
Дата публікації: 28-гру-2023
Дата подання: 14-гру-2023
Дата внесення: 2-січ-2024
Країна (код): UA
Місце видання, проведення: ТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Україна
Науковий керівник: Фриз, Михайло Євгенович
Члени комітету: Бойко, Ігор Володимирович
УДК: 336.743
Теми: криптовалюта
cryptocurrency
прогноз курсу криптовалют
cryptocurrency rate forecast
інтелектуальний аналіз даних
intelligent data analysis
технічний аналіз
technical analysis
алгоритм
algorithm
аналіз
analysis
Короткий огляд (реферат): Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню в сфері прогнозування курсу криптовалют. В першому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто актуальність теми та основновні поняття криптовалюти. В другому розділі кваліфікаційної роботи включає в себе теоретичний аспект існуючих методів аналізу та прогнозування курсу валют, нейромережі, а також основні підходи до проведення такого аналізу в галузі ІТ. В третьому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто основні продукти для прогнозування курсу криптовалют їх переваги і недоліки, також обрано по певних критеріях було обрано найкращий з них. В четвертому розділі розглянуто питання протипожежних вимог до виробничого освітлення та іонізуюче випромінювання і забезпечення радіаційної безпеки. The qualification work is devoted to research in the field of forecasting the exchange rate of cryptocurrencies. In the first section of the qualification work, the relevance of the topic and the basic concepts of cryptocurrency are considered. The second section of the qualification work includes the theoretical aspect of the existing methods of analysis and forecasting of the exchange rate, neural networks, as well as the main approaches to conducting such analysis in the field of IT. In the third section of the qualification work, the main products for forecasting the exchange rate of cryptocurrencies, their advantages and disadvantages, were considered, and the best of them was selected according to certain criteria. The fourth chapter deals with the issue of fire protection requirements for industrial lighting and ionizing radiation and ensuring radiation safety.
Зміст: ВСТУП 9 1 Актуальність теми та основновні поняття криптовалюти 11 1.1 Актуальність теми 11 1.2 Історія розвитку криптовалют 12 1.3 Загальні відомості поняття криптовалюта 14 1.4 Методи отримання криптовалют 16 1.4.1 Майнінг 16 1.4.2 Криптоаірдроп 19 1.4.3 Арбітраж криптовалют 20 2 ТЕОРЕТИЧНІ АСПЕКТИ ТА МЕТОДИ АНАЛІЗУ КУРСУ КРИПТОВАЛЮТ В ГАЛУЗІ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ 22 2.1 Огляд теоретичних аспектів аналізу фінансових ринків 22 2.1.1 Основні поняття аналізу курсів валют 22 2.1.2 Технічний аналіз 22 2.1.3 Фундаментальний аналіз 23 2.1.4 Основні методи аналізу фінансових ринків 24 2.2 Технічні засоби аналізу курсу криптовалют в галузі іт 25 2.2.1 Використання програмного забезпечення для аналізу графіків курсів 25 2.2.2 Використання алгоритмів машинного навчання для прогнозування 26 2.3 Методи прогнозування курсу криптовалют 27 2.4 Аналіз індикаторів криптовалютного ринку 31 2.4.1 Технічні індикатори 32 2.4.2 Фундаментальні індикатори 32 2.4.3 Соціальні індикатори 33 2.5 Ризики та фактори впливу на курс криптовалют 34 2.6 Критичний огляд існуючих методів прогнозування курсів криптовалют 36 2.7 Висновки до другого розділу 37 3 АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ СИСТЕМ ДЛЯ ПРОГНОЗУВАННЯ КУРСУ КРИПТОВАЛЮТ 38 3.1 Coinmarketcap 38 3.2 Walletinvestor 40 3.3 Belinvestor 42 3.4 NeuroShell 43 3.5 Trader 43 3.6 ELLIOTT WAVE ANALYSER PROFESSIONAL 44 3.7 AINET 46 3.8 ВИСНОВКИ ДО ТРЕТЬОГО РОЗДІЛУ 47 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 49 4.1 Протипожежні вимоги до виробничого освітлення 49 4.2 Іонізуюче випромінювання і забезпечення радіаційної безпеки 51 4.3 Висновки до третього розділу 55 ВИСНОВКИ 56 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ 57 ДОДАТКИ
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43274
Власник авторського права: © Олексяк Віталій Дмитрович, 2023
Перелік літератури: 1. Anastasiia Holiachenko. (2021). Modified Method of Cryptocurrency Exchange Rate Forecasting Based on ARIMA Class Models with Data Verification. Відтворено з: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-04809-8_11.
2. Anderson, M., Banker, R., Huang, R., & Janakiraman, S. (2007). Cost behavior and fundamental analysis of SG&A costs. Journal of Accounting, Auditing & Finance, 22(1), 1-28.
3. Arsi, S., Ben Khelifa, S., Ghabri, Y., & Mzoughi, H. (2022). Cryptocurrencies: Key risks and challenges. In Cryptofinance: A New Currency for a New Economy (pp. 121-145).
4. Binance Academy. (2022). Що таке криптоаірдроп? Відтворено з: https://academy.binance.com/uk/articles/what-is-a-crypto-airdrop.
5. Bitoin. (2023). BitCoin. Відтворено з: https://bitcoin.org/ua/.
6. Bond, P., Edmans, A., & Goldstein, I. (2012). The real effects of financial markets. Annu. Rev. Financ. Econ., 4(1), 339-360.
7. Dagum, E. B. (2010). Business cycles and current economic analysis. Studies of Applied Economics, 28(3), 577-594.
8. De Long, J. B., Shleifer, A., Summers, L. H., & Waldmann, R. J. (2000). Noise trader risk in financial markets. Journal of political Economy, 98(4), 703-738.
9. Denis Gromb. (2002). Equilibrium and welfare in markets with financially constrained arbitrageurs. Відтворено з: https://doi.org/10.1016/S0304-405X(02)00228-3.
10. Edwards, R. D., Magee, J., & Bassetti, W. C. (2018). Technical analysis of stock trends. CRC press.
11. Elliottwave Forecast. (2023). Why Elliott Wave Forecast. Відтворено з: https://elliottwave-forecast.com.
12. Erhan Beyaz, Firat Tekiner, Xiao-jun Zeng, John Keane. (2018). Comparing Technical and Fundamental Indicators in Stock Price Forecasting. Відтворено з: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8623000.
13. Gavrylenko, O., Miahkyi, M., & Zhurakovskyi, Y. (2022). The task of analyzing publications to build a forecast for changes in cryptocurrency rates. Відтворено з: https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/52747/1/ASAU_2022_2_p90-99.pdf.
14. Hanl Andreas (2018). Some insights into the development of cryptocurrencies. Відтворено з: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/175855/1/04-2018_hanl.pdf.
15. J. Сhiu, T. Koeppl, The Economics of Cryptocurrencies, (2017). Відтворено з: https://www.chapman.edu/research/institutes-andcenters/economic-science-institute/_files/ifree-papers-andphotos/koeppel-april2017.pdf.
16. Jeanblanc, M., Yor, M., & Chesney, M. (2009). Mathematical methods for financial markets. Springer Science & Business Media.
17. Joseph Bamidele Awotunde, Roseline Oluwaseun Ogundokun. (2021). Machine Learning Algorithm for Cryptocurrencies Price Prediction. Відтворено з: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-72236-4_17.
18. Kristoufek, Ladislav (2013). BitCoin meets Google Trends and Wikipedia: Quantifiying the relationship between pehnomena of the Internet era. Відтворено з: https://www.nature.com/articles/srep03415.
19. Land, K. C. (1999). Social indicators. Annual review of sociology, 9(1), 1-26.
20. Li, X., & Wang, C. A. (2017). The technology and economic determinants of cryptocurrency exchange rates: The case of Bitcoin. Decision support systems, 95, 49-60.
21. Luchkin A.G. (2020). Відтворено з: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-161-2-81-93.
22. M. Fryz and B. Mlynko, "Properties of Stationarity and Cyclostationarity of Conditional Linear Random Processes," 2020 IEEE 15th International Conference on Advanced Trends in Radioelectronics, Telecommunications and Computer Engineering (TCSET), Lviv-Slavske, Ukraine, 2020, pp. 166-170, doi: 10.1109/TCSET49122.2020.235415.
23. M. Fryz and B. Mlynko, “Property Analysis of Conditional Linear Random Process as a Mathematical Model of Cyclostationary Signal,” in Proceedings of the 2nd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems (ITTAP 2022), 2022, vol. 3309, pp. 77–82. Accessed: Jan. 27, 2023.
24. M. Fryz, "Mixing property and ergodicity of linear random processes," 2009 IEEE International Workshop on Intelligent Data Acquisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, Rende, Italy, 2009, pp. 343-346, doi: 10.1109/IDAACS.2009.5342967.
25. M. Fryz, L. Scherbak, M. Karpinski, and B. Mlynko, “Characteristic Function of Conditional Linear Random Process,” in The 1st International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems 2021, 2021, pp. 129–135.
26. Fryz M. Determination of the characteristic function of discrete-time conditional linear random process and its application / Mykhailo Fryz, Bogdana Mlynko // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2023. — Vol 109. — No 1. — P. 16–23.
27. Majid, R., & Mir, S. A. (2018). Advances in statistical forecasting methods: An overview. Economic Affairs, 63(4), 815-831.
28. Makarov, I., & Schoar, A. (2020). Trading and arbitrage in cryptocurrency markets. Journal of Financial Economics, 135(2), 293-319.
29. Marcin Wątorek. (2021). Multiscale characteristics of the emerging global cryptocurrency market. Відтворено з: https://arxiv.org/pdf/2010.15403.pdf.
30. Mikhaylov, A. (2020). Cryptocurrency market analysis from the open innovation perspective. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(4), 197.
31. Mining, U. (2015). Urban mining: Concepts, terminology, challenges. Waste Manag, 45, 1-3.
32. Monia Milutinovic. (2018). Cryptocurrency. Відтворено з: https://scindeks-clanci.ceon.rs/data/pdf/0350-137X/2018/0350-137X1801105M.pdf.
33. Mukachevo.net. (2023). Що таке арбітраж криптовалюти і як він працює Відтворено з: https://www.mukachevo.net/ua/news/view/5607614.
34. Neely, C. J., Rapach, D. E., Tu, J., & Zhou, G. (2014). Forecasting the equity risk premium: the role of technical indicators. Management science, 60(7), 1772-1791.
35. O. Gavrylenko, M. Miahkyi, Y. Zhurakovskyi. The task of analyzing publications to build a forecast for changes in cryptocurrency rates (2022). Відтворено з: https://ela.kpi.ua/bitstream/123456789/52747/1/ASAU_2022_2_p90-99.pdf.
36. Patel, P. J., Patel, N. J., & Patel, A. R. (2014). Factors affecting currency exchange rate, economical formulas and prediction models. International Journal of Application or Innovation in Engineering & Management, 3(3), 53-56.
37. Peterson, D. D. (2003). NeuroShell Trader. Відтворено з: https://technical.traders.com/free/PRV25268NEUR.pdf.
38. Romero, C., & Ventura, S. (2013). Data mining in education. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data mining and knowledge discovery, 3(1), 12-27.
39. Roosenboom, P., van der Kolk, T., & de Jong, A. (2020). What determines success in initial coin offerings? Venture Capital, 22(2), 161-183.
40. SPEKA. (2023). Криптовалюти: які бувають та як їх отримати. Відтворено з: https://speka.media/kriptovalyuti-yak-yix-otrimati-v4n1op.
41. Stéphane Goutte, Khaled Guesmi, Samir Saadi Editors. (2019) Cryptofinance and Mechanisms of Exchange. Відтворено з: https://finsaitrade.com/wp-content/uploads/2023/07/Cryptofinance-And-Mechanisms-Of-Exchange_-The-Making-Of-Virtual-Currency.pdf#page=61
42. V. Babak, A. Zaporozhets, Y. Kuts, M. Myslovych, M. Fryz, and L. Scherbak, “Models and Characteristics of Identification of Noise Stochastic Signals of Research Objects,” in Proceedings of the 2nd International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems (ITTAP 2022), 2022, vol. 3309, pp. 349–362.
43. Babak, V., Zaporozhets, A., Kovtun, S., Kuts, Y., Fryz, M., Scherbak, L. (2024). Information Provision for Monitoring the Current State of Electric Power Facilities. In: Bezuglyi, M., Bouraou, N., Mykytenko, V., Tymchyk, G., Zaporozhets, A. (eds) Advanced System Development Technologies I. Studies in Systems, Decision and Control, vol 511. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-44347-3_8
44. Vasily Derbentsev, Andriy Matviychuk, and Vladimir N. Soloviev. (2020). Forecasting of Cryptocurrency Prices Using Machine Learning. Відтворено з: https://elibrary.kdpu.edu.ua/bitstream/123456789/4137/1/DMS.pdf.
45. Yanzhen qu. Anthony kutscher. (2016). Apply data analytics to schedule best-suited classes for students with different academic histories. Відтворено з: https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8658477.
46. В. Б. Мокін С. О., Жуков Л. М., Куперштейн О. В., (2022) Слободянюк Інформаційна технологія прогнозування курсу криптовалют на основі комплексної інженерії ознак. Відтворено з: https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2757.
47. Грибан В.Г., Негодченко О.В. (2009). Охорона праці. (с. 209). Київ: Центр учбової літератури.
48. Законодавство України про охорону праці, т.1. (1995). Піскун І.П. (1999). Безпека життєдіяльності: Навч. посібник. Суми: вид. «Університетська книга».
49. Основні принципи забезпечення радіаційної безпеки. (2022). Відтворено з: https://kegt.rshu.edu.ua/images/dustan/RBM3.pdf.
50. Протипожежні вимоги. (2022). Відтворено з: https://oppb.com.ua/docs/vimogi-pozhezhnoyi-bezpeki-do-utrimannya-evakuaciynih-shlyahiv-i-vihodiv.
51. Скубак, О. Д. (2022). Інформаційна система прогнозування курсу криптовалют. Відтворено з: https://www.proquest.com/openview/810646b46d8c4d915770eceeb7f1eb7f/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750.
52. Яскілка В.Я., Олійник М.З. Конспект лекцій з курсу «Охорона праці в галузі» (с. 8). Видавництво Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя.
Тип вмісту: Master Thesis
Розташовується у зібраннях:124 — системний аналіз

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
2023_KRM_ SAm-61_Oleksiak_V_D.pdf1,31 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора