Reti neurali per la previsione futura del prezzo di criptovalute

Tavi, Federico (2021) Reti neurali per la previsione futura del prezzo di criptovalute. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Informatica per il management [L-DM270]
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Abstract

Il qui presente elaborato è stato pensato e suddiviso in modo tale da renderlo fruibile a chiunque, cercando innanzitutto di comprendere al meglio quali siano i concetti chiave dal punto di vista tecnico, economico e sociale che orbitano attorno al mondo delle crypto. La 1a parte incentrata su quali aspetti tecnici si devono considerare per analizzare un progetto nell’ambito crypto, analizzando l’ambiente in contrapposizione con le valute tradizionali e cercando di fare chiarezza su diversi progetti, carpendo differenze sostanziali fra le differenti tipologie con differenti scopi, sottolineando cosa realmente significhi coin e cosa token, ma non solo. Si andranno ad analizzare i concetti più importanti insiti nella tokenomics di una crypto e come l’impatto dei social network possa realmente influire in questo mercato in via di sviluppo. Nel 2° capitolo sono stati selezionati e spiegati i differenti algoritmi utilizzati nell’analisi, la quale è stata effettuata principalmente utilizzando Prophet e le reti neurali LSTM. Algoritmi che sono stati eseguiti solo dopo lo studio delle risorse disponibili, al fine di cercare di trarre un’analisi quanto più interessante possibile. Risorse prettamente finanziarie, quindi dati giornalieri borsistici del prezzo ma non solo e la ricerca di fonti le quali coadiuvassero l’aspetto della comunità sottolineato in precedenza ritrovate nel Fear and Greed Index. Ed infine l’analisi vera e propria, la quale è stata effettuata completamente a scopo didattico, non avendo io di certo la presunzione di riuscire ad effettuare una previsione puntuale sul prezzo, quanto più l’idea era di cercare di prevedere un trend, specialmente essendo ad un mio primo tentativo di approccio alle reti neurali. Approccio il quale è stato fatto passo dopo passo, inizialmente con un’analisi univariata sul prezzo di BTC passando poi per diversi tentativi con Prophet per un modello multivariato, concludendo con le LSTM essendo uno strumento più avanzato da gestire.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Tavi, Federico
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Criptovalute,Bitcoin,Reti neurali,LSTM,Prophet,F&G,Finanza,Analisi multivariata,Tokenomics,Python
Data di discussione della Tesi
12 Ottobre 2021
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