Романко Станіслав Андрійович2026-03-292026-03-292025-12-26http://194.44.236.27/handle/123456789/1737Магістерська робота містить 86 сторінок пояснювальної записки, 14 рисунків, 3 таблиці, 1 додаток та 19 джерел. У роботі розроблено інтелектуальну систему аналізу та прогнозування ринку криптовалют на основі нейронних мереж LSTM, GRU, CNN-LSTM, тощо. Використано погодинні дані отримані через API CoinGecko. Створено веборієнтований застосунок для автоматизованого збирання, обробки та збереження даних у DuckDB, а також формування щогодинних прогнозів. Інтерфейс, реалізований у Streamlit з використанням Plotly, забезпечує інтерактивну візуалізацію часових рядів і прогнозних моделей. Розроблена система може слугувати аналітичним інструментом для трейдерів і дослідників фінансових ринків.otherPythonмашинне навчаннянейронні мережіLSTMGRUчасові рядипрогнозуваннякриптовалютаThesis