prikaz prve stranice dokumenta Sustav za predviđanje kretanja vrijednosti kriptovaluta temeljen na neuronskim mrežama
No public access
master's thesis
Sustav za predviđanje kretanja vrijednosti kriptovaluta temeljen na neuronskim mrežama
2018. urn:nbn:hr:168:744776
Biđin, Vedran
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Cite this document

Biđin, V. (2018). Sustav za predviđanje kretanja vrijednosti kriptovaluta temeljen na neuronskim mrežama (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:744776

Biđin, Vedran. "Sustav za predviđanje kretanja vrijednosti kriptovaluta temeljen na neuronskim mrežama." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:744776

Biđin, Vedran. "Sustav za predviđanje kretanja vrijednosti kriptovaluta temeljen na neuronskim mrežama." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:744776

Biđin, V. (2018). 'Sustav za predviđanje kretanja vrijednosti kriptovaluta temeljen na neuronskim mrežama', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 17 March 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:744776

Biđin V. Sustav za predviđanje kretanja vrijednosti kriptovaluta temeljen na neuronskim mrežama [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2018 [cited 2025 March 17] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:744776

V. Biđin, "Sustav za predviđanje kretanja vrijednosti kriptovaluta temeljen na neuronskim mrežama", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2018. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:744776

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleSustav za predviđanje kretanja vrijednosti kriptovaluta temeljen na neuronskim mrežama
Title (english)System for Forecast of Cryptocurrencies Value Change Based on Neural Networks
AuthorVedran Biđin
MentorIvica Botički (mentor)
Committee memberIvica Botički (predsjednik povjerenstva)
Committee memberBoris Vrdoljak (član povjerenstva)
Committee memberMirta Baranović (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2018-07-16, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Predviđanje ponašanja tržišta dionica jedno je od zanimljivijih područja financijske ekonomije. U ovom radu primjenjuju se konvencionalne metode predviđanja kretanja vrijednosti dionica nad domenom kriptovaluta. Spominju se relevantne značajke vezane uz kriptovalute kao i njihovi potencijalni izvori. Arhitektura sustava obuhvaća postupak pripreme podataka i izradu prediktivnog modela. Za predviđanje se koriste povratne neuronske mreže. Analiziraju se rezultati te se govori o mogućim načinima nadogradnje i poboljšanja sustava.
Abstract (english)
Stock market prediction is one of the more interesting fields of financial economics. In this thesis conventional methods of stock market prediction are applied to the domain of cryptocurrencies. Relevant features of cryptocurrencies and their potential sources are mentioned. The system architecture encompasses preparation of data and creation of the predictive model. Recurrent neural networks are used for the predictions. The results are analyzed and possible enhancements of the system are discussed.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:744776
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2019-03-13 19:05:06