Аналіз справедливої вартості цифрових активів працюючих на основі мережі блокчейну
Автор: Філяс Володимир Сергійович
Кваліфікаційний рівень: магістр
Спеціальність: Системне програмування
Інститут: Інститут комп'ютерних технологій, автоматики та метрології
Форма навчання: денна
Навчальний рік: 2021-2022 н.р.
Мова захисту: українська
Анотація: В останні роки через вражаючи стрімкий розвиток криптоактивів, який цілком логічний і обумовлений доступністю для усіх користувачів та різкою популяризацію, ми спостерігаємо значні коливання вартості монет. Задля вирішення проблеми, а саме – складність прогнозування ринку криптовалют, було створено дану роботу, в якій описано один із методів прогнозування ринку за допомогою фундаментального аналізу. Проведених досліджень дає змогу розробити програмнии? продукт, якии? може прогнозувати курс криптовалюти з точністю 20-50% залежно від прогнозованого періоду, а також тенденцію курсу з точністю до 100% [1-2]. Було виявлено, що регресору потрібно 90 днів для навчання і більш точного прогнозу курсу криптовалют. Новизна роботи полягає в розробці методу прогнозування курсу криптовалюти, використовуючи дані із неи?ронних мереж як зовнішніи? фактор, що впливає на обміннии? курс. [3-4] В даній магістерській кваліфікаційній роботі розроблено програмну систему прогнозування справедливої вартості цифрових активів. Реалізовано методи нейронних мереж та опорних векторів для прогнозування цифрових активів працюючих на основі мережі. В першому розділі проаналізовану криптовалюти від їхньої історії до тенденцій. Описано капіталізацію, рівень цін та чинники, які на неї впливають. Зроблено висновок, що ринок ще недостатньо описаний та досліджений, має низку своїх унікальних особливостей, тому звичні способи аналізу та прогнозування тут можуть не працювати, або працювати недостатньо, тому дані моделі прогнозування потребують змін. У другому розділі було досліджено вже запропоновані раніше способи та рішення, але практично кожна із них є анонімною, комерційною, тому важко зробити будь-які висновки про її ефективність. Дана сфера є недослідженою, а існуючі публікації нечисленні, тому залишається досі актуальною для вивчення. У третьому розділі проаналізовано моделі, які застосовуються для розрахунку майбутнього курсу, було проведено порівняльну характеристику способів із врахуванням мети даної роботи та поставленими цілями та встановлено, що найбільш точні результати надає нейромережа. У четвертому розділі було враховано актуальність криптовалют у соціальних мережах, які можна було б враховувати при побудові прогнозів. Проаналізовано частоту згадок у соціальній мережі Twitter. На основі цих даних запропонований алгоритм аналізу та прогнозування ринку криптовалют. Також створено програму, яка прогнозує волютильність криптовалют із високою точністю (20-45 %), в тому числі, тренд курсу криптовалют на ринку із дуже високою точністю (до 90%). П’яти й розділ демонструє обґрунтування економічної доцільності розробки програмної системи. Розраховано вартість експлуатаційних витрат та програмного забезпечення. Визначено економічний ефект розробленого рішення та проведено порівняння з існуючими аналогами. Мета. Метою даноі? магістерськоі? кваліфікаціи?ноі? роботи є аналіз справедливої вартості цифрових активів працюючих на основі мережі блокчейн. Об’єкт дослідження – методи прогнозування фундаментальної вартості цифрових активів. Предмет дослідження – моделі прогнозування фундаментальної вартості цифрових активів. Мета дослідження: аналіз справедливої вартості цифрових криптовалют на основі мережі блокчейн.