| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Analiza trga kriptovalut s postopki slepega ločevanja izvorov : magistrsko delo
Avtorji:ID Mikolič, Jan (Avtor)
ID Holobar, Aleš (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Mikolic_Jan_2020.pdf (1,78 MB)
MD5: E1AAB835A9A649F5BE07C1D7B2FE2D95
PID: 20.500.12556/dkum/98eb570c-c328-4347-8aad-477d70f106e0
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
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
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[J. Mikolič]
Leto izida:2020
Št. strani:VIII, 49 str.
PID:20.500.12556/DKUM-75696 Novo okno
UDK:004.421:004.422.635(043.2)
COBISS.SI-ID:23070998 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:41OYS4GY
Datum objave v DKUM:12.02.2020
Število ogledov:2445
Število prenosov:316
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


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

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:16.01.2020

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