2.
Proučevanje zunanjih dejavnikov pri napovedovanju cene kriptovalut s strojnim učenjem : diplomsko deloJakob Cvetko, 2023, diplomsko delo
Opis: Zmožnost napovedovanja gibanja cene finančnih instrumentov predstavlja priložnost za visoke zaslužke. Eni izmed tehnični pristopov, ki se na področju finančnega trgovanja že dalj časa uspešno uporabljajo, so metode strojnega učenja. V diplomski nalogi smo se ukvarjali z napovedovanjem cene kriptovalute Bitcoin. Modeliranje smo začeli s pridobivanjem raznih podatkov, povezanih s ceno kriptovalute, in nato z algoritmom XGBoost izdelali napovedni model. Razumevanje napovedi je ključnega pomena, zato smo uporabili razlagalni algoritem SHAP, s katerim smo dobili globlji vpogled v napovedni model. Izkazalo se je, da imajo podatki, neposredno vezani na ceno kriptovalute, največjo vlogo pri napovedi, temu pa sledi indeks strahu in pohlepa.
Ključne besede: kriptovalute, strojno učenje, XGBoost, napovedovanje časovnih vrst, SHAP
Objavljeno v DKUM: 07.06.2023; Ogledov: 686; Prenosov: 95
Celotno besedilo (2,08 MB)
