Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U002602, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Прогнозування факту лістингу нових криптовалют на біржі Binance із використанням моделі логістичної регресії Автор Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/75588 Видання Київ Опис 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. Додано в НРАТ 2025-09-29 Закрити