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Crypto Trading Recommender mittels Spark
- Im Rahmen dieses hier vorgestellten Projekts galt es ein Trading Bot für Kryptowährungen mit Hilfe des Cluster Computing Frameworks Spark zu entwickeln. Hierfür wurden in einem aufgeteilten Entwicklungsprozess über mehrere Arbeitsschritte hinweg, die einzelnen Komponenten fertiggestellt. Bei Realisierung des Projektziels kamen Konzepte des Data Ware Housings zur Anwendung. Schlussendlich wurde vom Entwickler-Team ein Trading Bot entwickelt und implementiert, der durch die Kombination mehrerer verschiedener Indikatoren und einem damit unmittelbar zusammenhängenden Wahlverfahren entsprechend abgeleitete Handelsentscheidung auf Basis historischer, aufbereiteter Daten trifft.
- In the context of this project, a trading bot for crypto currencies was developed using the cluster computing framework Spark. Therefore, the single components were completed in a distributed development process over several work steps. For the realization of the project goal, concepts of Data Ware Housing were applied. Finally, a trading bot was developed and implemented by the team. By combining several different indicators and a directly related voting procedure, the bot makes trading decisions based on historical, processed data.
Author: | Jan Gaida, Daniel Eckardt, Hannes Müller, Tina Amann, Alexander Puchta, Patrick David Huget, Leonardo Perak |
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URN: | urn:nbn:de:bvb:1051-opus4-1124 |
Editor: | Sebastian Leuoth |
Document Type: | Article |
Language: | German |
Date of Publication (online): | 2020/11/24 |
Date of first Publication: | 2020/11/24 |
Publishing Institution: | Hochschule für Angewandte Wissenschaften Hof |
Release Date: | 2020/11/24 |
Tag: | #HoferKI; Maschinelles Lernen; Spark; Trading Bot Machine Learning |
First Page: | 1 |
Last Page: | 12 |
Institutes: | Informatik |
Licence (German): | Creative Commons - CC BY-ND - Namensnennung - Keine Bearbeitungen 4.0 International |