Neural Networks for Cryptocurrency Price Forecasting

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dc.contributor.advisor Pizzi, Claudio it_IT
dc.contributor.author Signorile, Davide <1995> it_IT
dc.date.accessioned 2022-02-20 it_IT
dc.date.accessioned 2022-06-22T07:57:54Z
dc.date.available 2022-06-22T07:57:54Z
dc.date.issued 2022-03-22 it_IT
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10579/21150
dc.description.abstract Questo elaborato si concentra sull'applicazione di tecniche di machine learning a serie storiche finanziarie. L'oggetto d'analisi è bitcoin, una cryptovaluta che, soprattutto nell'ultimo anno, sta ricevendo sempre più attenzione da parte dei piccoli e grandi investitori. Le tecniche di machine learning utilizzate, facenti capo all'ampia categoria dell'intelligenza artificiale, sono le reti neurali artificiali. Nello specifico, in questo lavoro, vengono utilizzate le reti neurali ricorsive di tipologia LSTM, più adatte rispetto alle altre tipologie di reti quando si tratta di analizzare serie storiche, ovvero un insieme di dati aventi dipendenza temporale. it_IT
dc.language.iso en it_IT
dc.publisher Università Ca' Foscari Venezia it_IT
dc.rights © Davide Signorile, 2022 it_IT
dc.title Neural Networks for Cryptocurrency Price Forecasting it_IT
dc.title.alternative Neural Networks for Cryptocurrency Price Forecasting it_IT
dc.type Master's Degree Thesis it_IT
dc.degree.name Global development and entrepreneurship it_IT
dc.degree.level Laurea magistrale it_IT
dc.degree.grantor Dipartimento di Economia it_IT
dc.description.academicyear 2020/2021 - sessione straordinaria - 7 marzo 2022 it_IT
dc.rights.accessrights openAccess it_IT
dc.thesis.matricno 852631 it_IT
dc.subject.miur INF/01 INFORMATICA it_IT
dc.description.note it_IT
dc.degree.discipline it_IT
dc.contributor.co-advisor it_IT
dc.date.embargoend it_IT
dc.provenance.upload Davide Signorile (852631@stud.unive.it), 2022-02-20 it_IT
dc.provenance.plagiarycheck Claudio Pizzi (pizzic@unive.it), 2022-03-07 it_IT


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