Search academic texts

Information × Registration Number 2125U002602, Article popup.category Бакалаврська робота Title popup.author popup.publication 01-01-2025 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75588 popup.publisher Київ Description Дипломна робота: 138 с., 24 табл., 25 рис., 5 додатків, 36 джерела. Об’єкт дослідження – дані про криптоактиви: технічні характеристики, обсяг торгів та ціни. Предмет дослідження – математичні методи бінарної класифікації для прогнозування ймовірностей із використанням мови прогнозування Python. Мета роботи – виявити ключові фактори, що визначають рішення Binance щодо лістингу, та розробити аналітичну модель логістичної регресії, яка за сукупністю цих факторів прогнозує факт лістингу. Актуальність. Криптовалюти стають все більш популярними у всьому світі. Кількість нових криптоактивів зростає кожного дня з великою швидкістю. Розуміння того, які проекти мають потенціал дозволяє сформувати прибуткові стратегії торгівлі на крипторинку. Результати роботи. Створено програмний інструмент який демонструє роботу побудованих моделей логістичної регресії, що прогнозують лістинг криптовалюти на біржу Binance. Програмний продукт був реалізований із використанням мови програмування Python у середовищі розробки Visual Studio Code. Для побудови моделей було використано Jupyter Notebook. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження. Підвищення точності прогнозування за рахунок використання більш складних моделей, таких як ансамблеві моделі або нейронні мережі. Збільшення кейсів у наборах даних для навчання. Прогнозування лістингу на інших біржах. Розширення показників у наборі даних. popup.nrat_date 2025-09-29 Close