<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Інформаційна технологія прогнозування курсу криптовалюти litecoin у 2021 році

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Анотація

В даній роботі було розглянуто основні поняття у сфері прогнозування курсу криптовалюти Litecoin. Реалізовано кілька основних методів машинного навчання для передбачення та прогнозування дохідності фінансів. На основі порівняння результатів експеременту показано, що для прогнозування даної криптовалюти зручно і перспективно використовувати різні методи машинного навчання.
In this project, the basic concepts in the field of cryptocurrency forecasting Litecoin were considered. Several basic methods of machine learning have been implemented to predict and forecast financial returns. Based on the comparison of the results of the experiment, it is shown that it is convenient and promising to use different methods of machine learning to predict this cryptocurrency..

Опис

УДК

Тип документа

Мова

ISSN

Бібліографічний опис

Ладуб О. В. Інформаційна технологія прогнозування курсу криптовалюти litecoin у 2021 році [Електронний ресурс] / О. В. Ладуб, А. Р. Ящолт // Матеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/15395.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (5)

  1. Катасонов В. Ю. Цифровые финансы. Криптовалюты и электронная экономика/ Р. М. Катасонов. – Книжный мир, 2017 - 650 с.
  2. John Stevenson. Getting started with Litecoins (after Bitcoin). — John Stevenson, 2013-12-29. — 82 с.
  3. Мендрул О. Г., Шевчук І. А. Ринок цінних паперів: Навч. посібник. — К.: КНЕУ, 1998. — 152 с.
  4. Nils J. Nilsson. Introduction to Machine Learning. — Nils J. Nilsson, 2005. — 179 c.
  5. Мокін В.Б. Kaggle [Електронний ресурс]: Режим доступу: https://www.kaggle.com/code/vbmokin/crypto-btc-7- prediction-models - Назва з екрану.