prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje cijene bitcoina na temelju analize sentimenta
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Predviđanje cijene bitcoina na temelju analize sentimenta
2023. urn:nbn:hr:124:091042
Grubišić, Dora
Sveučilište u Splitu
Ekonomski fakultet

Citirajte ovaj rad

Grubišić, D. (2023). Predviđanje cijene bitcoina na temelju analize sentimenta (Diplomski rad). Split: Sveučilište u Splitu, Ekonomski fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:124:091042

Grubišić, Dora. "Predviđanje cijene bitcoina na temelju analize sentimenta." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Ekonomski fakultet, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:124:091042

Grubišić, Dora. "Predviđanje cijene bitcoina na temelju analize sentimenta." Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Ekonomski fakultet, 2023. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:124:091042

Grubišić, D. (2023). 'Predviđanje cijene bitcoina na temelju analize sentimenta', Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Ekonomski fakultet, citirano: 02.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:124:091042

Grubišić D. Predviđanje cijene bitcoina na temelju analize sentimenta [Diplomski rad]. Split: Sveučilište u Splitu, Ekonomski fakultet; 2023 [pristupljeno 02.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:124:091042

D. Grubišić, "Predviđanje cijene bitcoina na temelju analize sentimenta", Diplomski rad, Sveučilište u Splitu, Ekonomski fakultet, Split, 2023. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:124:091042

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:124:091042
Podaci o radu
NaslovPredviđanje cijene bitcoina na temelju analize sentimenta
Naslov (engleski)Bitcoin price prediction using sentiment analysis
AutorDora Grubišić
MentorMario Jadrić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Splitu
Ekonomski fakultet
Split
Datum i država obrane2023, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		DRUŠTVENE ZNANOSTI
Ekonomija
Poslovna informatika
Sažetak
Svrha ovoga rada je utvrđivanje uzročno-posljedičnih veza između sentimenta s društvenih mreža i drugih povezanih bihevioralnih čimbenika i kretanja cijene bitcoina. Također, jedan je od temeljnih ciljeva postizanje veće razine točnosti predviđanja cijene bitcoina uključivanjem sentimenta u prediktivne modele. Sukladno tome, provedena je analiza sentimenta objava s Twittera korištenjem modula VADER na uzorku od 1,64 milijuna objava. Prosječni dnevni polaritet sentimenta korišten je kao input za izgradnju više različitih modela, zajedno s prosječnim dnevnim brojem objava i brojem pretraživanja pojma bitcoin na tražilici Google i Wikipediji. S ciljem predviđanja budućih cijena, korišteni su VAR, Prophet i LSTM model, te je provedena komparacija s obzirom na postignutu točnost modela.
Sažetak (engleski)
The main aim of this paper is to find and explore the causal relationship between social media sentiment and other related behavioral factors and bitcoin price movements. Additionally, one of the main goals was to achieve better accuracy in bitcoin price prediction with the inclusion of sentiment in predictive models. Therefore, Twitter sentiment analysis was conducted on 1,64 million tweets, with the use of VADER lexicon-based text mining library. The average daily sentiment polarity was used as an input for different models, together with the average daily tweet volume, Google search and Wikipedia search volumes. VAR, Prophet and LSTM models were used with the aim of predicting future bitcoin prices, and their performance was compared based on achieved accuracy.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:124:091042
Studijski programNaziv: Poslovna ekonomija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni magistar ekonomije (univ. mag. oec.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2023-10-17 11:18:18