Дослідження можливостей використання нейронних мереж для створення торгових алгоритмів на криптовалютних ринках

Abstract

Кваліфікаційна робота магістра має наступні структурні частини: вступ, чотири розділи, висновки, список використаних джерел та додатки. Перший розділ «Аналіз та дослідження предметної області» описує загальні характеристики криптовалютного ринку, фактори що впливають на формування ціни тої або іншої криптовалюти, вплив економічних світових умов на прогнозування зміни тренду та аналіз попередніх досліджень у галузі криптовалют. Даний розділ складається з наступних підрозділів: «Огляд ринку криптовалют», «Аналіз проблем та викликів на криптовалютному ринку», «Попередні дослідження», «Технології створення нейронних моделей для прогнозування криптовалютних даних», «Технології аналізу та візуалізації даних». Другий розділ «Аналіз вимог до нейронної моделі та розробка проектних специфікацій» має на меті визначити всі вимоги та специфікації, які допоможуть у розробці нейронної моделі для прогнозування потенціального розвороту тренду ціни в протилежний бік. Він складається з наступних підрозділів: «Вивчення потреб користувачів», «Основні вимоги та етапи розробки нейронної моделі», «Розробка проектних специфікацій». Третій розділ «Обґрунтування вибору технолігій та знайомство з методами створння нейронних мереж» У даному розділі було поставлено задачу повністю розібрати з чого складаються алгоритми на основі яких будуються нейронні мережі та як відбувається аналіз криптовалютних даних. Він включає в себе дані розділи: «Постановка задачі», «Обґрунтування вибору технолігій», «Алгоритми нейронних мереж, навчання та методи їхньго тестування». Четвертий розділ «Процес розробки нейронних моделей на реальних даних з криптовалютної біржі» включає в себе аналіз даних, розробку нейронних моделей, тестування моделей . Він складається з трьох розділів: «Аналіз та підготовка даних», «Розробка нейронних моделі » та «Тестування моделей».