Neironu tīklu metodes kriptovalūtu vērtību prognozēšanai - Krišlauks, Juris (Latvijas Universitāte, 2018)
Kriptovalūtu tirgus nestabilitātes dēļ, pašam prognozēt, kā notiks vērtību svārstības ir gandrīz neiespējami. Tāpēc šajā darbā tiks apskatītas vairākas metodes, ar kuru palīdzību prognozēs dažādu kriptovalūtu vērtību tuvākajā nākotnē, izmantojot mākslīgos neironu tīklus. Darba mērķis ir salīdzināt dažādas metodes, kā analizēt kriptovalūtu datus un noteikt to vērtību tuvākajā nākotnē, balstoties gan uz dažādu kriptovalūtu vēsturisko informāciju, gan uz sociālā tīkla Twitter ierakstiem. Trenējot neironu tīklus, kuram tiek padoti sociālo tīklu dati apvienojumā ar kriptovalūtu informāciju, tika sasniegts pat 10%-15% pieaugums prognozēšanas precizitātei, salīdzinot ar parastu kriptovalūtu vēsturisko datu analīzi, un atsevišķām kriptovalūtām tika sasniegta pat 80% vērtību kustības virziena prognozēšanas precizitāte.

Because of how volatile cryptocurrency market is, it is almost impossible for an individual to successfully predict value changes. That’s why in this paper there will be compared multiple methods how to predict cryptocurrency value, using artificial neural networks. The goal of this paper is to compare different methods, how to analyze cryptocurrency data and predict their value in near future, based on cryptocurrency historical information and social network Twitter posts. While training a neural network using social network sentiment analysis data together with cryptocurrency historical information, 10%-15% accuracy increase was achieved compared to a more basic method using only cryptocurrency historical data. And an accuracy up to 80% has been reached for some cryptocurrencies.
Neural network methods for cryptocurrency value prediction
Keywords: Datorzinātne; kriptovalūtas; neironu tīkli; Twitter; LSTM; novērtējuma analīze