Прогнозирование курса биткоина с помощью модели машинного обучения

Abstract

Объектом исследования являются алгоритмы машинного обучения, применяемые для решения задач прогнозирования временных рядов. Предмет исследования – прогнозирование курса биткоина моделью машинного обучения. Цель работы – реализовать и обучить модель машинного обучения, которая сможет давать приемлемый прогноз курса биткоина на малом горизонте прогнозирования. В процессе работы реализована и обучена модель нечеткой нейронной сети прямого распространения (нечеткий многослойный персептрон), проанализирована эффективность данной сети при прогнозировании временного ряда курса криптовалюты Bitcoin. Были проанализированы возможные пути модификации и расширения модели с целью повышения качества прогноза.