Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2125U003114, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Вебзастосунок з використанням технологій парсингу інтернет-ресурсів для відстеження курсів криптовалют Автор Кудінов Михайло СергійовичKudinov Mykhailo Serhiiovych Дата публікації 01-01-2025 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76212 Видання Київ Опис Дипломний проєкт складається з семи розділів, містить 7 таблиць, 1 додаток та 20 джерел – загалом 75 сторінку. Об`єкт дослідження: Інформаційні системи збору та аналізу даних криптовалют. Предмет дослідження: рекомендаційні системи збору, обробки й аналізу даних курсів криптовалют із зовнішніх сервісів. Мета дипломного проєкту: метою проєкту є спрощення процесу збору історичних даних про ціни закриття криптовалют та формування рекомендацій щодо оптимальних моментів купівлі чи продажу активів. У першому розділі розглянуто особливості предметної області моніторингу курсів криптовалют, обґрунтовано актуальність завдання автоматизованого збору та аналізу децентралізованих фінансових даних і наведено загальну характеристику ринкового середовища. У другому розділі проведено порівняльний аналіз існуючих API-сервісів, визначено їхні обмеження щодо надійності, швидкості оновлення даних і можливостей технічного аналізу, що дозволило сформувати ключові вимоги до нової системи. У третьому розділі представлено концепцію функціонування клієнтського додатку: визначено основні функціональні та нефункціональні вимоги, описано структуру інтерфейсу, користувацькі сценарії та логіку взаємодії. У четвертому розділі детально описано архітектуру та технології реалізації: компонентну структуру React-застосунку, управління станом через Zustand, шар доступу до даних на базі axios із retry-механізмом, модулі візуалізації на Recharts та кешування у Local Storage. У п’ятому розділі наведено математичне обґрунтування: формальний опис часових рядів криптовалютних цін, алгоритми обчислення скользячих середніх SMA, EMA, індексу відносної сили RSI та порогових умов генерації сигналів Buy/Sell. У шостому розділі описано процес реалізації клієнтського додатку: організацію структури коду, використані інструменти розробки Vite, VS Code, принципи побудови UI-компонентів та адаптивної верстки під різні пристрої. У сьомому розділі представлено результати функціонального та продуктивного тестування: сценарії перевірки коректності відображення даних, швидкодії оновлення курсів, стрес- тестування на великому обсязі запитів і поведінки системи в крайових умовах, що підтвердили відповідність реалізації заявленим вимогам. The thesis project consists of seven chapters, contains 7 tables, 1 appendix, and 20 sources – totaling 75 pages. Research object: Information systems for the collection and analysis of cryptocurrency data. Research subject: Recommendation systems for gathering, processing, and analyzing cryptocurrency price data from external services. Thesis project objective: To simplify the process of collecting historical closing–price data for cryptocurrencies and to generate recommendations on optimal moments to buy or sell assets. In the first chapter, the specifics of the cryptocurrency market monitoring domain are examined, the relevance of automating decentralized financial data collection and analysis is justified, and a general characterization of the trading environment is given. In the second chapter, a comparative analysis of existing API services (CoinGecko, Binance API, CryptoCompare) is performed, their limitations in terms of reliability, update frequency, and technical- analysis capabilities are identified, and key requirements for the new system are formulated. In the third chapter, the functional- model concept of the client application is presented: primary functional (data collection, Watchlist management, indicator calculation, trading-signal generation) and non- functional (performance, fault tolerance, usability) requirements are defined, and the interface structure, user scenarios, and interaction logic are described. In the fourth chapter, the system architecture and implementation technologies are detailed: the component structure of the React application, state management via Zustand, the data-access layer based on Axios with retry mechanisms, Recharts visualization modules, and Local Storage caching. In the fifth chapter, the mathematical foundations are provided: a formal description of cryptocurrency price time series, algorithms for computing simple and exponential moving averages (SMA, EMA), the relative strength index (RSI), and threshold conditions for Buy/Sell signal generation. In the sixth chapter, the client-side implementation process is described: code–base organization, development tools (Vite, VS Code), UI-component design principles, and responsive layout adaptation for various devices. In the seventh chapter, the results of functional and performance testing are presented: scenarios verifying data-display correctness, update- speed measurements, stress tests under high request volumes, and system behavior in edge conditions, all confirming compliance with the stated requirements. Додано в НРАТ 2025-11-05 Закрити