Web aplikacija za procjenu rizičnosti ulaganja u kriptovalute u stvarnom vremenu

diplomski rad

• Naslov (engleski): Web Application for Real-Time Cryptocurrency Investment Risk Assessment
• Autor: Petar Mioč
• Mentor: Zvonko Kostanjčar (mentor)
• Član povjerenstva: Zvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Petković (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Stjepan Begušić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2025-02-27, Hrvatska

Sažetak

Ovaj rad bavi se tehničkom analizom tržišta kriptovaluta i razvojem web aplikacije za procjenu
rizika ulaganja u stvarnom vremenu. Analizirani su ključni tehnički indikatori, uključujući RSI,
Stochastic Oscillator, Williams %R, MACD, Bitcoin indeks volatilnosti i Indeks straha i
pohlepe, koji omogućuju investitorima objektivnu procjenu tržišnih trendova.
Razvijena web aplikacija koristi React.js za frontend i Node.js za backend, omogućujući
korisnicima jednostavan pristup tržišnim podacima. Fokus istraživanja bio je na Bitcoinu zbog
njegove stabilnosti i dostupnosti pouzdanih API-ja, dok su druge kriptovalute ocijenjene kao
manje pouzdane za analizu.
Rezultati rada potvrđuju važnost tehničkih indikatora u donošenju informiranih investicijskih
odluka te predlažu daljnja poboljšanja aplikacije, uključujući integraciju dodatnih izvora
podataka, personalizaciju korisničkog iskustva i implementaciju strojnog učenja.

Sažetak (engleski)

This thesis explores the role of technical analysis in cryptocurrency market investment
decisions and presents the development of a real-time risk assessment web application. Key
technical indicators such as RSI, Stochastic Oscillator, Williams %R, MACD, Bitcoin
Volatility Index, and the Fear & Greed Index were analyzed to provide investors with an
objective assessment of market trends.
The developed web application, built using React.js for the frontend and Node.js for the
backend, allows users to easily access market data. The research primarily focused on Bitcoin
due to its stability and reliable API support, while other cryptocurrencies were deemed less
suitable for analysis.
Findings confirm the significance of technical indicators in investment decision-making and
propose further improvements to the application, including the integration of multiple data
sources, user customization options, and the implementation of machine learning models for
trend prediction.

• Ključne riječi: Tehnički indikatori; Analiza rizika; kriptovalute
• Ključne riječi (engleski): Tehnical indicators; Risk Analysis; crypto-currency
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:170976
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2025-03-12 11:14:08