Прогнозирование цен на криптовалюту с использованием методов временных рядов

Данная курсовая работа посвящена анализу и прогнозированию цен на криптовалюту с помощью методов временных рядов. В работе рассматриваются как классические подходы, такие как ARIMA, так и современные методы машинного обучения, такие как LSTM и Prophet. В частности, акцентируется внимание на интеграции данных о настроениях из социальных сетей с историческими ценами криптовалют. Исследование включает теоретический обзор методов анализа временных рядов, а также практическую реализацию модели прогнозирования. Анализ результатов и их корректность позволят оценить эффективность использования данных методов в криптовалютной сфере, что является важной и актуальной задачей в свете растущей популярности криптовалют.

Продукт

Разработка и реализация модели прогнозирования цен на криптовалюту с использованием методов временных рядов и анализа настроений из социальных медиа.

Актуальность

С учетом динамично развивающегося рынка криптовалют и необходимости в эффективных инструментах для инвестиций, прогнозирование цен на криптовалюту с помощью временных рядов является актуальной темой для исследований и практического применения.

Цель

Изучить методы прогнозирования цен на криптовалюту и разработать эффективную модель на основе временных рядов.

Задачи

Провести теоретический анализ методов временных рядов; Разработать и обучить модель прогнозирования; Сравнить результаты различных методов и оценить их точность.

Предпросмотр документа

Наименование образовательного учреждения

Выполнил:ФИО

Руководитель:ФИО

Содержание

Введение Глава 1. Введение в криптовалютный рынок 1.1. Обзор криптовалютного рынка 1.2. Методы анализа временных рядов Глава 2. Анализ и моделирование исторических данных 2.1. Анализ исторических данных криптовалют 2.2. Моделирование с использованием ARIMA 2.3. Моделирование с использованием LSTM 2.4. Метод Prophet в анализе цен Глава 3. Сравнительный анализ методов прогнозирования 3.1. Сравнение методов прогнозирования 3.2. Интеграция социальных медиа в модели Заключение Список литературы

Введение

Текст доступен в расширенной версии

Описание темы работы, актуальности, целей, задач, новизны, тем, содержащихся внутри работы. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 1. Введение в криптовалютный рынок

1.1. Обзор криптовалютного рынка

Текст доступен в расширенной версии

В этом разделе рассматривается современное состояние рынка криптовалют, их историческое развитие и ключевые факторы, влияющие на их ценообразование. Описываются основные типы криптовалют и их применение в финансовом мире, а также выделяются текущие тренды и изменения в общественном восприятии. Контент доступен только автору оплаченного проекта

1.2. Методы анализа временных рядов

Текст доступен в расширенной версии

Данный раздел посвящен основным методам анализа временных рядов, применяемым для прогнозирования цен на финансах. Подробно анализируются методы ARIMA, LSTM и Prophet, а также факторы, влияющие на выбор модели для разных типов данных. Раздел включает математические формулы и примеры применения. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 2. Анализ и моделирование исторических данных

2.1. Анализ исторических данных криптовалют

Текст доступен в расширенной версии

В этом разделе представлены исторические данные по ценам на основные криптовалюты, включая Bitcoin и Ethereum. Рассматриваются источники данных, такие как биржи и блокчейн-агрегаторы, а также методы их очистки и подготовки для анализа. Также показывается важность корректности данных для успешного прогнозирования. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.2. Моделирование с использованием ARIMA

Текст доступен в расширенной версии

Раздел посвящен созданию модели прогнозирования цен через метод ARIMA. Учитывается процесс подбора параметров p, d и q, а также проводится тестирование модели на исторических данных с оценкой ее точности через метрики ошибки. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.3. Моделирование с использованием LSTM

Текст доступен в расширенной версии

В этом разделе рассматривается применение LSTM для предсказания цен на криптовалюту. Описывается процесс подготовки данных, архитектура модели нейронной сети и сопоставление полученных результатов с традиционными методами. Контент доступен только автору оплаченного проекта

2.4. Метод Prophet в анализе цен

Текст доступен в расширенной версии

Этот раздел акцентирует внимание на методе Prophet как современного инструмента для прогнозирования временных рядов, особенно в контексте финансовых данных криптовалют. Описываются ключевые особенности метода и рекомендации по его использованию. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Глава 3. Сравнительный анализ методов прогнозирования

3.1. Сравнение методов прогнозирования

Текст доступен в расширенной версии

В данном разделе осуществляется систематический анализ эффективности различных моделей прогнозирования цен: ARIMA, LSTM и Prophet. Применяются статистические методы для проверки гипотез о качестве предсказаний каждой из моделей на отложенных наборах данных. Контент доступен только автору оплаченного проекта

3.2. Интеграция социальных медиа в модели

Текст доступен в расширенной версии

Этот раздел исследует возможности использования данных о настроениях из социальных медиа как важного дополнительного источника информации для улучшения точности моделей прогнозирования цен на криптовалютах. Оцениваются существующие подходы к обработке таких данных Контент доступен только автору оплаченного проекта

Заключение

Текст доступен в расширенной версии

Описание результатов работы, выводов. Контент доступен только автору оплаченного проекта

Список литературы

Текст доступен в расширенной версии

Список литературы. Контент доступен только автору оплаченного проекта

20+ страниц текста
80% уникальности текста
Список литературы (по ГОСТу)
Экспорт в Word
Презентация Power Point
10 минут и готово

Нужна курсовая на эту тему?20 страниц, список литературы, антиплагиат