Blockchain Alapú Kriptovalutákra Vonatkozó Kereskedési Szignálok Generálása Közösségi Média és Hírcsatornák Gépi Hangulatelemzésével
Jelen tanulmány célja megvizsgálni a Bitcoinról szóló hírek hangulata és árfolyama közötti kapcsolatot és olyan modellt kidolgozni, ami előre tudja jelezni az árfolyam elmozdulásának irányát. A hírek feldolgozását és hangulatelemzését automatizált informatikai ezközökkel végzem, míg az árfolyam adat...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | |
| Format: | Manuscript essay |
| Language: | Hungarian |
| Published: |
2019
|
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| LEADER | 01794nta a2200157 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | dipl5892 | ||
| 005 | 20191211141222.0 | ||
| 008 | 191211s2019 hu om 0|| hun d | ||
| 040 | |a Soproni Egyetem Diplomamunka Repozitórium |b hun | ||
| 100 | 1 | |a Kun Attila | |
| 245 | 1 | 0 | |a Blockchain Alapú Kriptovalutákra Vonatkozó Kereskedési Szignálok Generálása Közösségi Média és Hírcsatornák Gépi Hangulatelemzésével |h [elektronikus dokumentum] / |c Attila Kun |
| 246 | 1 | 0 | |a Trading Signal Generation for Blockchain Based Cryptocurrencies by Automated Natural Language Sentiment Analysis of Newsfeeds and Social Media |h [elektronikus dokumentum] |
| 260 | |c 2019 | ||
| 520 | 3 | |a Jelen tanulmány célja megvizsgálni a Bitcoinról szóló hírek hangulata és árfolyama közötti kapcsolatot és olyan modellt kidolgozni, ami előre tudja jelezni az árfolyam elmozdulásának irányát. A hírek feldolgozását és hangulatelemzését automatizált informatikai ezközökkel végzem, míg az árfolyam adatokat a Bitfinex kereskedési platform és a CoinMarketCap internetes portál szolgáltatja. Historikus adatok segítségével, 2 hónap alatt 121.193 cikk szentiment értékét dolgoztam fel. Az órás és napi időfelbontású összehasonlítás megállapította, hogy a készített előrejelzési modell 5%-os szignifikancia szinten, legalább 51%-os pontossággal előre jelzi a Bitcoin árának elmozdulási irányát. Az eredmények értékelése után javaslatot teszek a modell fejlesztésére a lekérdezési idők csökkentésével, relevánsabb cikkek hírek kiválasztási lehetőségeivel és egyéb kereskedési paraméterek döntési mechanizmusba történő beemelésével. | |
| 700 | 1 | |a Kovács Tamás |e ths | |
| 856 | 4 | 0 | |u http://diploma.uni-sopron.hu/5892/1/KBAL-19_14.pdf |z Dokumentum-elérés |