Прогнозирование курса криптовалют с помощью методов машинного обучения на примере рынка Bitcoin

Данная выпускная квалификационная работа посвящена предсказанию курса Bitcoin с помощью моделей машинного обучения. Целью работы является проверка гипотезы о возможности прогнозирования курса криптовалют с помощью методов машинного обучения на основании новостных данных. Для этого был создан программный продукт-приложение, реализующее выбранные модели машинного обучения. Работа состоит из введения, основной части и заключения. Основная часть работы разделена на три главы. В первой главе рассмотрены исследования на тему предсказания Bitcoin с помощью методов машинного обучения. Проведен анализ их преимуществ и недостатков. Во второй главе приводится описание всех этапов применения моделей машинного обучения. Также в ней приведено описание выбранных моделей и метрик для их оценки. В третьей главе работы рассмотрено практическое применение моделей машинного обучения для решения поставленной задачи, проанализированы результаты и даются рекомендации по дальнейшей разработке. Результатом данной работы является полное описание процесса применения моделей машинного обучения для предсказания курса Bitcoin с помощью новостных данных. Также был получен скрипт, реализующий описанный подход. С его помощью получены достаточно точные прогнозы для получения прибыли. Ключевые слова: инвестиции, машинное обучение, криптовалюты, Bitcoin, анализ текстов, NLP, NLTK, Байесовские модели, линейные модели, SVM, python 3.