กรุณาใช้ตัวระบุนี้เพื่ออ้างอิงหรือเชื่อมต่อรายการนี้: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43274
ระเบียนเมทาดาทาแบบเต็ม
ฟิลด์ DC ค่าภาษา
dc.contributor.advisorФриз, Михайло Євгенович-
dc.contributor.authorОлексяк, Віталій Дмитрович-
dc.contributor.authorOleksiak, Vitalii-
dc.date.accessioned2024-01-02T18:21:49Z-
dc.date.available2024-01-02T18:21:49Z-
dc.date.issued2023-12-28-
dc.date.submitted2023-12-14-
dc.identifier.citationОлексяк 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.uk_UA
dc.identifier.urihttp://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/43274-
dc.description.abstractКваліфікаційна 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.uk_UA
dc.description.tableofcontentsВСТУП 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 ДОДАТКИuk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.subjectкриптовалютаuk_UA
dc.subjectcryptocurrencyuk_UA
dc.subjectпрогноз курсу криптовалютuk_UA
dc.subjectcryptocurrency rate forecastuk_UA
dc.subjectінтелектуальний аналіз данихuk_UA
dc.subjectintelligent data analysisuk_UA
dc.subjectтехнічний аналізuk_UA
dc.subjecttechnical analysisuk_UA
dc.subjectалгоритмuk_UA
dc.subjectalgorithmuk_UA
dc.subjectаналізuk_UA
dc.subjectanalysisuk_UA
dc.titleДослідження інформаційних технологій аналізу та прогнозування курсу криптовалютuk_UA
dc.title.alternativeInformation Technologies for Analysis and Prediction of cryptocurrencyuk_UA
dc.typeMaster Thesisuk_UA
dc.rights.holder© Олексяк Віталій Дмитрович, 2023uk_UA
dc.contributor.committeeMemberБойко, Ігор Володимирович-
dc.coverage.placenameТНТУ ім. І.Пулюя, ФІС, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.subject.udc336.743uk_UA
dc.relation.references1. 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.uk_UA
dc.relation.references2. 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.uk_UA
dc.relation.references3. 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).uk_UA
dc.relation.references4. Binance Academy. (2022). Що таке криптоаірдроп? Відтворено з: https://academy.binance.com/uk/articles/what-is-a-crypto-airdrop.uk_UA
dc.relation.references5. Bitoin. (2023). BitCoin. Відтворено з: https://bitcoin.org/ua/.uk_UA
dc.relation.references6. Bond, P., Edmans, A., & Goldstein, I. (2012). The real effects of financial markets. Annu. Rev. Financ. Econ., 4(1), 339-360.uk_UA
dc.relation.references7. Dagum, E. B. (2010). Business cycles and current economic analysis. Studies of Applied Economics, 28(3), 577-594.uk_UA
dc.relation.references8. 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.uk_UA
dc.relation.references9. Denis Gromb. (2002). Equilibrium and welfare in markets with financially constrained arbitrageurs. Відтворено з: https://doi.org/10.1016/S0304-405X(02)00228-3.uk_UA
dc.relation.references10. Edwards, R. D., Magee, J., & Bassetti, W. C. (2018). Technical analysis of stock trends. CRC press.uk_UA
dc.relation.references11. Elliottwave Forecast. (2023). Why Elliott Wave Forecast. Відтворено з: https://elliottwave-forecast.com.uk_UA
dc.relation.references12. 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.uk_UA
dc.relation.references13. 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.uk_UA
dc.relation.references14. Hanl Andreas (2018). Some insights into the development of cryptocurrencies. Відтворено з: https://www.econstor.eu/bitstream/10419/175855/1/04-2018_hanl.pdf.uk_UA
dc.relation.references15. 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.uk_UA
dc.relation.references16. Jeanblanc, M., Yor, M., & Chesney, M. (2009). Mathematical methods for financial markets. Springer Science & Business Media.uk_UA
dc.relation.references17. 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.uk_UA
dc.relation.references18. 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.uk_UA
dc.relation.references19. Land, K. C. (1999). Social indicators. Annual review of sociology, 9(1), 1-26.uk_UA
dc.relation.references20. 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.uk_UA
dc.relation.references21. Luchkin A.G. (2020). Відтворено з: https://doi.org/10.31649/1997-9266-2022-161-2-81-93.uk_UA
dc.relation.references22. 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.uk_UA
dc.relation.references23. 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.uk_UA
dc.relation.references24. 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.uk_UA
dc.relation.references25. 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.uk_UA
dc.relation.references26. 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.uk_UA
dc.relation.references27. Majid, R., & Mir, S. A. (2018). Advances in statistical forecasting methods: An overview. Economic Affairs, 63(4), 815-831.uk_UA
dc.relation.references28. Makarov, I., & Schoar, A. (2020). Trading and arbitrage in cryptocurrency markets. Journal of Financial Economics, 135(2), 293-319.uk_UA
dc.relation.references29. Marcin Wątorek. (2021). Multiscale characteristics of the emerging global cryptocurrency market. Відтворено з: https://arxiv.org/pdf/2010.15403.pdf.uk_UA
dc.relation.references30. Mikhaylov, A. (2020). Cryptocurrency market analysis from the open innovation perspective. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 6(4), 197.uk_UA
dc.relation.references31. Mining, U. (2015). Urban mining: Concepts, terminology, challenges. Waste Manag, 45, 1-3.uk_UA
dc.relation.references32. Monia Milutinovic. (2018). Cryptocurrency. Відтворено з: https://scindeks-clanci.ceon.rs/data/pdf/0350-137X/2018/0350-137X1801105M.pdf.uk_UA
dc.relation.references33. Mukachevo.net. (2023). Що таке арбітраж криптовалюти і як він працює Відтворено з: https://www.mukachevo.net/ua/news/view/5607614.uk_UA
dc.relation.references34. 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.uk_UA
dc.relation.references35. 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.uk_UA
dc.relation.references36. 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.uk_UA
dc.relation.references37. Peterson, D. D. (2003). NeuroShell Trader. Відтворено з: https://technical.traders.com/free/PRV25268NEUR.pdf.uk_UA
dc.relation.references38. Romero, C., & Ventura, S. (2013). Data mining in education. Wiley Interdisciplinary Reviews: Data mining and knowledge discovery, 3(1), 12-27.uk_UA
dc.relation.references39. Roosenboom, P., van der Kolk, T., & de Jong, A. (2020). What determines success in initial coin offerings? Venture Capital, 22(2), 161-183.uk_UA
dc.relation.references40. SPEKA. (2023). Криптовалюти: які бувають та як їх отримати. Відтворено з: https://speka.media/kriptovalyuti-yak-yix-otrimati-v4n1op.uk_UA
dc.relation.references41. 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=61uk_UA
dc.relation.references42. 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.uk_UA
dc.relation.references43. 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_8uk_UA
dc.relation.references44. 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.uk_UA
dc.relation.references45. 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.uk_UA
dc.relation.references46. 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.uk_UA
dc.relation.references47. Грибан В.Г., Негодченко О.В. (2009). Охорона праці. (с. 209). Київ: Центр учбової літератури.uk_UA
dc.relation.references48. Законодавство України про охорону праці, т.1. (1995). Піскун І.П. (1999). Безпека життєдіяльності: Навч. посібник. Суми: вид. «Університетська книга».uk_UA
dc.relation.references49. Основні принципи забезпечення радіаційної безпеки. (2022). Відтворено з: https://kegt.rshu.edu.ua/images/dustan/RBM3.pdf.uk_UA
dc.relation.references50. Протипожежні вимоги. (2022). Відтворено з: https://oppb.com.ua/docs/vimogi-pozhezhnoyi-bezpeki-do-utrimannya-evakuaciynih-shlyahiv-i-vihodiv.uk_UA
dc.relation.references51. Скубак, О. Д. (2022). Інформаційна система прогнозування курсу криптовалют. Відтворено з: https://www.proquest.com/openview/810646b46d8c4d915770eceeb7f1eb7f/1?pq-origsite=gscholar&cbl=18750.uk_UA
dc.relation.references52. Яскілка В.Я., Олійник М.З. Конспект лекцій з курсу «Охорона праці в галузі» (с. 8). Видавництво Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя.uk_UA
dc.contributor.affiliationТНТУ ім. І. Пулюя, Факультет комп’ютерно-інформаційних систем і програмної інженерії, Кафедра комп’ютерних наук, м. Тернопіль, Українаuk_UA
dc.coverage.countryUAuk_UA
ปรากฏในกลุ่มข้อมูล:124 — системний аналіз

แฟ้มในรายการข้อมูลนี้:
แฟ้ม รายละเอียด ขนาดรูปแบบ 
2023_KRM_ SAm-61_Oleksiak_V_D.pdf1,31 MBAdobe PDFดู/เปิด


รายการทั้งหมดในระบบคิดีได้รับการคุ้มครองลิขสิทธิ์ มีการสงวนสิทธิ์เว้นแต่ที่ระบุไว้เป็นอื่น

เครื่องมือสำหรับผู้ดูแลระบบ