Програмний модуль прогнозування ціни біткоїна засобами машинного навчання

Abstract

Метою роботи є дослідження підходів до прогнозування цін криптовалют та розробка програмного модуля для прогнозування ціни біткоїна з використанням сучасних методів машинного навчання. Методами розроблення обрано метод аналізу (для дослідження існуючих підходів до прогнозування цін), метод синтезу (для поєднання переваг існуючих методів прогнозування), методи моделювання (для представлення та дослідження процесів зміни цін криптовалют), метод порівняльного аналізу (для оцінювання точності прогнозів різних моделей). Внаслідок виконання роботи обґрунтовано раціональний підхід дорозроблення моделей прогнозування цін криптовалют і створений програмний модуль, який дозволяє прогнозувати ціну біткоїна з високою точністю. Розроблений модуль використовує алгоритм XGBoost, що дозволяє обробляти великі обсяги даних і враховувати складні залежності між змінними. Результати дослідження можуть бути використані інвесторами, трейдерами,фінансовими аналітиками та дослідниками, які займаються прогнозуванням цін криптовалют.