| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Analiza trga kriptovalut s postopki slepega ločevanja izvorov : magistrsko delo
Avtorji:Mikolič, Jan (Avtor)
Holobar, Aleš (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Mikolic_Jan_2020.pdf (1,78 MB)
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V magistrskem delu izvedemo analizo trga kriptovalut z metodami slepega ločevanja izvorov. Osredotočimo se na algoritma FastICA in SOBI. Preizkusimo različne vrednosti vhodnih parametrov in stroškovnih funkcij. Ugotovimo, da je algoritem SOBI s številom zakasnitev 400 primernejši, saj izkorišča časovno strukturo zgodovinskih cen kriptovalut. Na podlagi mešalnega modela kriptovalute gručimo v skupine, na katere vplivajo podobni dejavniki. Predstavimo model za napovedovanje cen kriptovalut na podlagi izračunanih neodvisnih komponent. Zaključimo z ugotovitvijo, da napovedovanje cen kriptovalut zgolj na podlagi zgodovinskih podatkov o cenah najverjetneje ni možno ne glede na napovedovalni model in predhodne transformacije.
Ključne besede:kriptovalute, analiza neodvisnih komponent, slepo ločevanje izvorov, napovedovanje časovnih vrst, FastICA, SOBI
Leto izida:2020
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[J. Mikolič]
Št. strani:VIII, 49 str.
Izvor:Maribor
UDK:004.421:004.422.635(043.2)
COBISS_ID:23070998 Povezava se odpre v novem oknu
NUK URN:URN:SI:UM:DK:41OYS4GY
Licenca:CC BY-NC-ND 4.0
To delo je dosegljivo pod licenco Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Število ogledov:492
Število prenosov:95
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Cryptocurrency Market Analysis with Blind Source Separation Algorithms
Opis:In this master's thesis we perform cryptocurrency market analysis with blind source separation algorithms. We focus on algorithms FastICA and SOBI. Different input parameters and cost functions are tested. Algorithm SOBI with number of lags 400 proves to be the best choice as it exploits the time coherence of the cryptocurrency historical price data. Given the mixing model, we perform clustering and identify groups of cryptocurrencies which are under the influence of similar factors or sources. Further on, a forecasting model, based on calculated independent components, is presented. We conclude that cryptocurrency time series forecasting based on historical price data alone is most likely not possible, regardless of forecasting model or previous transformations used.
Ključne besede:cryptocurrencies, independent component analysis, blind source separation, time series forecasting, FastICA, SOBI


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici