Search academic texts

Information × Registration Number 2125U003096, Article popup.category Бакалаврська робота Title Система аналізу і прогнозування ринкових трендів криптовалют (AI translated) popup.author Абрамчук Павло МаксимовичAbramchuk Pavlo Maksymovych 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/123456789/76143 popup.publisher Київ Description Об’єктом розроблення є система аналізу і прогнозування ринкових трендів криптовалют. Мета розроблення ‒ підвищення точності прогнозування ринкових трендів криптовалют за допомогою інформаційної системи, що використовує математичні моделі та методи машинного навчання для аналізу ринкових даних. У межах дослідження спроєктована архітектура системи, розроблені програмні модулі аналізу даних із використанням технічних статистичних індикаторів, зокрема ковзних середніх. Також створена і навчена модель авторегресивного інтегрованого ковзного середнього (ARIMA) для прогнозування трендів. Проведена серія експериментів, що дозволили оцінити точність і ефективність побудованих моделей. Основні технічні характеристики розробленої системи свідчать про її високу швидкість обробки даних та точність прогнозування, що відповідає вимогам сучасних торгових рішень. The object of the development is a system for analyzing and forecasting cryptocurrency market trends. The purpose of the development is to improve the accuracy of cryptocurrency market trend forecasting through an information system that uses mathematical models and machine learning methods to analyze market data. Within the scope of the research, the system architecture was designed, and software modules for data analysis using technical statistical indicators—particularly moving averages—were developed. An autoregressive integrated moving average (ARIMA) model was also created and trained to forecast trends. A series of experiments was conducted to evaluate the accuracy and effectiveness of the developed models. The main technical characteristics of the developed system demonstrate its high data processing speed and forecasting accuracy, which meet the requirements of modern trading solutions. popup.nrat_date 2025-11-05 Close