Application of neural networks for cryptocurrency price predicting

Abstract

Аннотация на русском языке: Цель исследования - сбор большого набора признаков для прогнозирования доходности криптовалют, уменьшение размерности набора признаков, путем выбора самых важных из них, обзор и реализация современных нейронных сетей для предсказания доходности криптовалют. Сравнение результатов работы различных моделей на различных криптовалютах.

Новизна работы заключается в совместном использовании признаков различной природы и в эффективном сокращении количества этих признаков, без негативного влияния на результат прогнозирования.

The purpose of the study is to collect a large set of features for predicting return of cryptocurrencies, reduce the dimension of features dataset by selecting the most important ones, review and implement modern neural networks for predicting the profitability of cryptocurrencies. Comparison of the results of different models on different cryptocurrencies. The novelty of the work lies in the joint use of features of different nature and in the effective reduction of the number of these features, without a negative impact on the result of forecasting.