title: Application of neural networks for cryptocurrency price predicting
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Прохоров Артем Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Prohorov Artem Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Прохоров Артем Борисович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Prohorov Artem Borisovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Филиппов Марк Дмитриевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Filippov Mark Dmitrievic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Григорьев Дмитрий Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Grigorev Dmitrij Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:21Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:21Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 061747
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32341
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Аннотация на русском языке: Цель исследования - сбор большого набора признаков для прогнозирования доходности криптовалют, уменьшение размерности набора признаков, путем выбора самых важных из них, обзор и реализация современных нейронных сетей для предсказания доходности криптовалют. Сравнение результатов работы различных моделей на различных криптовалютах.  
  
  Новизна работы заключается в совместном использовании признаков различной природы и в эффективном сокращении количества этих признаков, без негативного влияния на результат прогнозирования.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The purpose of the study is to collect a large set of features for predicting return of cryptocurrencies, reduce the dimension of features dataset by selecting the most important ones, review and implement modern neural networks for predicting the profitability of cryptocurrencies. Comparison of the results of different models on different cryptocurrencies.
  The novelty of the work lies in the joint use of features of different nature and in the effective reduction of the number of these features, without a negative impact on the result of forecasting.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: криптовалюты
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнозирование
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: доходность
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: признаки
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рекуррентные нейронные сети.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cryptocurrencies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: return
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: features
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: recurrent neural networks.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of neural networks for cryptocurrency price predicting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение нейронных сетей для прогнозирования цен на рынке криптовалют
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diploma_Philippov_Mark.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32341/1/Diploma_Philippov_Mark.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,61 MB