Napovedovanje vrednosti kriptovalut z globokim učenjemJelenčič, Jakob (Avtor) Todorovski, Ljupčo (Mentor) Globoko učenjekriptovalutenapovedinenadzorovano učenjenadzorovano učenjestohastični šum.Magistrsko delo predstavi inovativen način napovedovanja vrednosti kriptovalute Etherum z uporabo globokega učenja. Dobra napoved je ključna pri konstrukciji uspešne trgovalne strategije, kar je tudi naš dolgoročni cilj. Osredotočimo se na kratkoročno napoved, namreč napovedujemo časovno vrsto šestih 5 minutnih inkrementov kriptovalute Etherum. Napovedovanja smo se lotili z globokim učenjem. Le to je znano po zmožnosti odkrivanja izjemno kompleksnih relacij. Na primer pri sekvenčnem napovedovanju zadnje čase dominira globoko učenje. Uporabili smo tako nadzorovano kot nenadzorovano učenje. Nadzorovano za končno napoved, kjer si pomagamo z principom pozornosti, nenadzorovano učenje pa za redukcijo dimenzije. Obakrat podatkom dodajamo šum, s katerim se borimo proti preprileganju. Osnova našega modela so podatki transakcij iz kripto borze Kraken, katere smo preoblikovali v ustrezno obliko. Za povečanje napovedne moči modela smo uporabili različna glajenja cene in uvedli trgovalne indikatorje. Doseženi rezultati presežejo začetna pričakovanja, sploh, ker je v ekonometriji privzeto, da je kratkoročno napovedovanje težje od dolgoročnega. Velike težave imamo s preprileganjem, katerega pa smo do neke mere uspešno omejili. Za končno napoved uporabimo malce spremenjen princip pozornosti, kateri se je izkazal za optimalnega.20192019-09-08 07:45:24Magistrsko delo/naloga109764sl