magistrsko delo
Povzetek
V delu je predstavljen primer pristopa za napovedovanje gibanja cen
kriptovalut. Uporabljena je bila podatkovna množica štirih trgovalnih parov USDT BTC, USDT LTC, USDT ETH in USDT XRP, ki je bila pridobljena preko programskega vmesnika kriptoborze Poloniex. Pristop s prevedbo na razrede kupi, prodaj in drži ter uporabo napredne tehnične analize
se je v kombinaciji z naprednimi arhitekturami nevronskih mrež izkazal za
uspešnega, z boljšimi končnimi rezultati in nižjim standardnim odklonom kot
samo držanje kriptovalute. Poleg tega, je eden glavnih prispevkov tega dela
primerjava različnih strategij trgovanja v kombinaciji z nevronskimi mrežami.
Primerjane so tri strategije trgovanja, in sicer intervalno trgovanje, trendovsko trgovanje in trgovanje z deležem sredstev. Za najbolj uspešno se je izkazalo intervalno trgovanje z določanjem minimalnih in maksimalnih vrednosti
znotraj 24 urnega intervala. Predstavljeno je tudi modularno ogrodje, implementirano med raziskovanjem, ki lahko služi kot orodje za hitro preverjanje
različnih strategij in pristopov. Uporabljene so bile rekurenčne nevronske
mreže in nevronske mreže z dolgim kratkoročnim spominom.
Ključne besede
kriptovalute;strojno učenje;algoritmično trgovanje;računalništvo;računalništvo in informatika;magisteriji;
Podatki
Jezik: |
Slovenski jezik |
Leto izida: |
2020 |
Tipologija: |
2.09 - Magistrsko delo |
Organizacija: |
UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko |
Založnik: |
[M. Ambrožič] |
UDK: |
004.8:336.74(043.2) |
COBISS: |
40924675
|
Št. ogledov: |
1075 |
Št. prenosov: |
235 |
Ocena: |
0 (0 glasov) |
Metapodatki: |
|
Ostali podatki
Sekundarni jezik: |
Angleški jezik |
Sekundarni naslov: |
Predicting the price movements of Bitcoin and other cryptocurrencies |
Sekundarni povzetek: |
We showed a possible approach to predicting the movement of prices
of cryptocurrencies. We used a data set of four trading pairs USDT BTC,
USDT LTC, USDT ETH, and USDT XRP, gathered through the public api
of the cryptocurrency exchange Poloniex. The translation of the problem
to three possible trading actions buy, sell and hold as well as an advanced
technical analysis in combination with advanced neural net architectures was
shown as successful with a better final outcome and lower standard deviation
than just buying and holding the currency. Apart from this one of the main
contributions is a comparison of different trading strategies in combination
with the usage of neural nets. A comparison was made of three different
trading strategies. These are interval trading, trend trading and trading
with only a part of the assets. An approach of finding the minimum and
maximum values in a given 24 hour interval, called interval trading, was
shown as the most successful. We also introduce a modular framework that
was implemented during research and can be used as a quick way to check
different strategies and approaches. We used recurrent and long-short term
memory neural networks. |
Sekundarne ključne besede: |
cryptocurrency;machine learning;algorithmic trading;computer science;computer and information science;master's degree; |
Vrsta dela (COBISS): |
Magistrsko delo/naloga |
Študijski program: |
1000471 |
Konec prepovedi (OpenAIRE): |
1970-01-01 |
Komentar na gradivo: |
Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko |
Strani: |
68 str. |
ID: |
12189495 |