prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje cijena kriptovaluta korištenjem analize vremenskih serija
Rad nije dostupan
diplomski rad
Predviđanje cijena kriptovaluta korištenjem analize vremenskih serija
2023. urn:nbn:hr:168:004593
Matić, Toni
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Matić, T. (2023). Predviđanje cijena kriptovaluta korištenjem analize vremenskih serija (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:004593

Matić, Toni. "Predviđanje cijena kriptovaluta korištenjem analize vremenskih serija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:004593

Matić, Toni. "Predviđanje cijena kriptovaluta korištenjem analize vremenskih serija." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:004593

Matić, T. (2023). 'Predviđanje cijena kriptovaluta korištenjem analize vremenskih serija', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 05.05.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:004593

Matić T. Predviđanje cijena kriptovaluta korištenjem analize vremenskih serija [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2023 [pristupljeno 05.05.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:004593

T. Matić, "Predviđanje cijena kriptovaluta korištenjem analize vremenskih serija", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:004593

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:004593
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPredviđanje cijena kriptovaluta korištenjem analize vremenskih serija
Naslov (engleski)Cryptocurrency Prediction Using Time Series Analysis
AutorToni Matić
MentorMarin Šilić (mentor)
Član povjerenstvaMarin Šilić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGoran Delač (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKlemo Vladimir (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2023-07-04, Hrvatska
Sažetak
Kriptovalute su digitalni oblik valuta kojima upravlja decentralizirano tržište. Ulagačima je cilj predvidjeti cijene kriptovaluta te tako profitirati. Cijene je kriptovaluta moguće gledati kao vremensku seriju, pa ih tako i analizirati ih pomoću metoda i alata za analizu vremenskih serija. Analiza vremenskih serija područje je dubinske analize podataka koje analizira serije podataka, a cilj joj je pronaći zanimljive obrasce te ih onda iskoristiti za druge korisne zadatke. Cilj je ovoga rada analizom vremenskih serija predvidjeti buduće cijene kriptovaluta metodama strojnog učenja. Korišteni su modeli eksponencijalnog zaglađivanja, ARIMA, Prophet i povratna neuronska mreža. Osim samih cijena, analizirani su i vanjski događaji koji su utjecali na promjene cijena kriptovaluta, a to je učinjeno analizom sentimenta objava s Twittera.
Sažetak (engleski)
Cryptocurrencies are a digital form of currency managed by a decentralized market. The goal of many investors is to predict the prices of cryptocurrencies in advance and, using that, make a profit. Cryptocurrency prices can be viewed as a time series, and thus analyzed using time series analysis methods and tools. Time series analysis is a field of data mining that explores a series of data with the goal of finding interesting patterns in it and using them for other valuable tasks. The aim of this thesis is to predict the future prices of cryptocurrencies by analyzing time series using machine learning methods. Exponential smoothing, ARIMA, Prophet and recurrent neural networks were used. In addition to analysing cryptocurrency prices themselves, external events that influenced changes in the prices were also analyzed by using the sentiments of published Twitter posts.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:004593
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-07-13 10:20:52