표제지
목차
I. 서론 9
1. 연구 배경과 목적 9
2. 연구의 대상과 방법 10
II. 이론적 배경 11
1. 암호화폐 11
2. 선형회귀 모델 기반 예측 12
1) Support Vector Regression(SVR) 13
2) LightGBM 15
3. 시계열 분석모델 기반 예측 16
1) 시계열 데이터 16
2) ARIMA 19
4. 딥러닝 모델 기반 예측 19
1) 순환 신경망(RNN) 19
III. 본론 23
1. 데이터 수집 23
1) 암호화폐 데이터 23
2. 암호화폐 데이터 분석 24
1) 비트코인 24
2) 이더리움 27
3) 비트코인과 이더리움의 비교 31
3. 데이터 전처리 35
1) 회귀분석 모델 활용을 위한 전처리 35
2) 시계열 분석을 위한 전처리 36
3) LSTM 적용을 위한 전처리 37
4. 모델 적용 및 평가 37
1) Mean Squared Error (MSE) 37
2) 모델별 결과 38
IV. 결론 48
1. 결론 48
2. 연구의 한계 49
3. 향후 과제 49
참고문헌 50
국문초록 52
ABSTRACT 54
[그림 1] 선형회귀분석 도식화 12
[그림 2] SVR 기본 설명을 위한 그래프 14
[그림 3] LightGBM과 기존 트리 분할 도식화 16
[그림 4] 암호화폐의 그래프와 추세선 17
[그림 5] 불규칙 변동의 예 18
[그림 6] 순환 신경망 알고리즘 도식화 19
[그림 7] LSTM 셀 구조 20
[그림 8] forget gate 21
[그림 9] input gate 21
[그림 10] output gate 22
[그림 11] 비트코인 데이터 수집 결과 23
[그림 12] 비트코인 11월 시가, 종가 그래프 24
[그림 13] 비트코인 11월 거래량, 종가 그래프 25
[그림 14] 11월 한달간 비트코인 양 변화 그래프 26
[그림 15] 이더리움 11월 시가, 종가 그래프 28
[그림 16] 이더리움 11월 거래량, 종가 그래프 29
[그림 17] 11월 한달간 이더리움 양 변화 그래프 30
[그림 18] 암호화폐(비트코인, 이더리움) 시가 그래프 31
[그림 19] 암호화폐(비트코인, 이더리움)의 고가 그래프 32
[그림 20] 암호화폐(비트코인, 이더리움) 저가 그래프 33
[그림 21] 암호화폐(비트코인, 이더리움) 거래량 그래프 34
[그림 22] 회귀분석을 위한 데이터 전처리 결과 35
[그림 23] 비트코인 종가데이터 변화 36
[그림 24] 정규화하지 않은 데이터 SVR 결과 38
[그림 25] 타겟데이터에 log를 씌운 SVR 결과 39
[그림 26] 거래량 데이터를 제외한 예측 SVR 결과 그래프 40
[그림 27] 이더리움_타겟데이터에 log를 씌운 SVR 결과 41
[그림 28] 거래량 데이터 제외한 이더리움 SVR 결과 그래프 42
[그림 29] 타겟데이터에 log를 씌운 lightGBM 결과 43
[그림 30] 거래량, 시가총액을 제외한 lightGBM 결과 그래프 44
[그림 31] 이더리움 타겟데이터에 log를 씌운 LightGBM 결과 45
[그림 32] ARIMA 적용 결과 46
[그림 32] LSTM 적용 결과 그래프 47