Modeliranje trendov kriptovalutnih trgov z uporabo tekstovnih podatkovFELE, BENJAMIN (Avtor) Curk, Tomaž (Mentor) tekstovno rudarjenjepodatkovno modeliranjemetoda podpornih vektorjevkriptovaluteborzaCilj diplomskega dela je izgradnja modela, ki napoveduje trende vrednosti kriptovalut na podlagi podatkov spletne borze Poloniex. Problem je zanimiv zaradi potencialnih možnosti avtomatskega trgovanja s kriptovalutami, ki bi jih uspešen model omogočal. Za napovedovanje smo uporabili novice iz obravnavanega področja, ki so bile pridobljene iz spletne strani Reddit. Poleg tekstovnih podatkov so za napovedovanje uporabljeni tudi numerični podatki vrednosti kriptovalut pred objavo novice. Problem smo zastavili kot trirazredno klasifikacijo. Z uporabo metode TF-IDF, informacije o sentimentu, polariteti ter podatkih o člankih in stanju trga pred objavo besedila je bila dosežena 50,8% klasifikacijska točnost na validacijski množici ter 49,3% klasifikacijska točnost na testni množici. Za učenje in napovedovanje smo uporabili metodo podpornih vektorjev. Kljub relativno dobri klasifikacijski točnosti, model v praksi verjetno ne bi dajal dobičkonosnih napovedi.20172017-09-13 13:24:46Diplomsko delo/naloga95065VisID: 20296sl