Dự Đoán Xu Hướng Giá Tiền Điện Tử Sử Dụng Machine Learning

2021

52
0
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

1.1. Mục tiêu đề tài

1.2. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.3. Phương pháp nghiên cứu

1.4. Các nghiên cứu liên quan

2. CHƯƠNG 2: LÝ THUYẾT VỀ CÁC THUẬT TOÁN NƠ-RO

2.1. Mạng nơ-ron nhân tạo

2.2. Mô hình mạng RNN

2.3. Hồi quy logistic

2.4. Mô hình tổng quát

2.5. Recurrent Neural Network (RNN)

2.6. Long short term memory (LSTM)

2.6.1. Ý tưởng cốt lõi của LSTM

2.6.2. Bên trong LSTM

2.7. Gated recurrent unit (GRU)

2.7.1. Nội dung nhớ hiện tại (Current memory content)

2.7.2. Bộ nhớ thời điểm hiện tại (Final memory at current time step)

2.8. Các công nghệ chính trong dự án

2.8.1. Ngôn ngữ lập trình Python

2.8.2. Javascript — Framework ReactJS

2.8.3. Hệ quản trị cơ sở dữ liệu MongoDB

3. CHƯƠNG 3: PHÂN TÍCH VÀ THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Danh sách các tác nhân

3.2. Danh sách các Use-Case

3.3. Xem các thông tin giá tiền điện tử

3.4. Lựa chọn hiển thị các chỉ báo lên biểu đồ giá

3.5. Xem kết quả dự đoán giá đóng cửa của phiên hiện tại

3.6. Hiển thị giá tiền điện tử theo thời gian thực

3.7. Xem tin tức tiền điện tử liên quan

3.8. Dự đoán và lựa chọn số phiên giao dịch

3.9. So sánh độ chính xác giữa các mô hình dự đoán khác nhau

3.10. So sánh kết quả dự đoán giữa các mô hình dự đoán khác nhau

3.11. Lựa chọn mô hình dự đoán mặc định

3.12. Thiết kế hệ thống

3.12.1. Thiết kế cơ sở dữ liệu

3.12.2. Thiết kế cơ sở dữ liệu NoSQL

3.12.3. Mô tả cấu trúc dữ liệu

4. CHƯƠNG 4: THU THẬP DỮ LIỆU VÀ CÁC MÔ HÌNH DỰ ĐOÁN

4.1. Thu thập dữ liệu thông qua API

4.2. Thu thập dữ liệu sàn Binance qua API

4.3. Thao tác dữ liệu

4.4. Tiền xử lý dữ liệu

4.5. Đánh giá độ chính xác

4.6. Dữ liệu dự đoán đầu vào

4.7. Dữ liệu dự đoán đầu ra

4.8. Huấn luyện dữ liệu

4.9. Lựa chọn các tham số

4.9.1. Số lượng nơ-ron

4.9.2. Tham số Dropout

4.9.3. Hàm kích hoạt

4.10. Quá trình huấn luyện và cải đặt

4.11. Đánh giá các mô hình

5. CHƯƠNG 5: XÂY DỰNG VÀ TRIỂN KHAI HỆ THỐNG

5.1. Xây dựng mô-đun thu thập dữ liệu

5.1.1. Môi trường phát triển

5.2. Xây dựng mô-đun API Server

5.2.1. Môi trường phát triển

5.3. Xây dựng mô-đun ứng dụng Web

5.3.1. Môi trường triển khai

5.3.2. Mô tả giao diện người dùng

5.4. Triển khai hệ thống

5.4.1. Kiến trúc REST

5.4.2. Container trong Docker

5.4.3. Kiến trúc hạ tầng

6. CHƯƠNG 6: KHÓ KHĂN VÀ HẠN CHẾ

6.1. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC HÌNH

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

TÓM TẮT KHÓA LUẬN

Khóa luận tốt nghiệp hệ thống thông tin xây dựng hệ thống dự đoán xu hướng biến đổi giá tiền điện tử sử dụng các mô hình máy học

Tài liệu có tiêu đề Dự Đoán Xu Hướng Giá Tiền Điện Tử Bằng Machine Learning cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách mà công nghệ machine learning có thể được áp dụng để dự đoán biến động giá của tiền điện tử. Bài viết không chỉ giải thích các phương pháp và thuật toán mà còn phân tích dữ liệu thực tế để đưa ra những dự đoán chính xác hơn. Độc giả sẽ tìm thấy những lợi ích rõ ràng từ việc áp dụng machine learning trong lĩnh vực này, bao gồm khả năng tối ưu hóa quyết định đầu tư và giảm thiểu rủi ro.

Nếu bạn muốn mở rộng kiến thức của mình về các hệ thống quản lý và phân tích dữ liệu, hãy tham khảo tài liệu Tiểu luận đồ án môn học phân tích và thiết kế hướng đối tượng quản lý bán hàng cho chuỗi cửa hàng tiện lợi ministop, nơi bạn có thể tìm hiểu về thiết kế hệ thống quản lý hiệu quả. Ngoài ra, tài liệu Tiểu luận báo cáo bài tập lớn môn học phân tích thiết kế hệ thống thông tin chi tiết hệ thống và mô tả bằng biểu đồ sử dụng uml sẽ giúp bạn nắm bắt cách sử dụng UML trong phân tích và thiết kế hệ thống. Cuối cùng, tài liệu Báo cáo bài tập học phần phân tích thiết kế hệ thống phân tích và thiết kế hệ thống thông tin quản lý hiệu thuốc cũng là một nguồn tài liệu quý giá cho những ai quan tâm đến việc áp dụng công nghệ trong quản lý thông tin.

Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về các ứng dụng của công nghệ trong quản lý và phân tích dữ liệu.