Інформаційна платформа для аналізу і порівняння цін на віртуальні активи

Abstract

Бакалаврська кваліфікаційна робота присвячена розробці інформаційної платформи для аналізу і порівняння цін на віртуальні активи. Актуальність дослідження зумовлена стрімким розвитком ринку віртуальних активів, зростанням їх різноманітності та високою волатильністю цін. За даними Global Market Insights, глобальний ринок Gaming NFT оцінювався в USD 4.8 мільярда в 2024 році з прогнозованим зростанням на 24.8% CAGR до 2034 року. Відсутність єдиної системи моніторингу цін створює значні перешкоди для користувачів при прийнятті інвестиційних рішень. Метою роботи є розробка інформаційної платформи для автоматизованого збору, аналізу та порівняння цін на віртуальні активи з різних джерел. В роботі виконано аналіз ринку віртуальних активів, досліджено існуючі системи моніторингу цін та їх обмеження, а також проведено системний аналіз процесу моніторингу цін. На основі застосування методу аналізу ієрархій визначено оптимальний тип інформаційної системи – інтегровану платформу даних з веб-інтерфейсом. Об'єктом дослідження є процес моніторингу та аналізу цін на віртуальні активи на різних цифрових платформах. Предметом дослідження є методи та засоби проектування і програмної реалізації інформаційної системи для аналізу і порівняння цін на віртуальні активи. У результаті роботи розроблено інформаційну платформу, що забезпечує автоматичний збір даних про ціни з різних джерел, їх уніфікацію та порівняльний аналіз. Система реалізована на базі сучасних веб-технологій з використанням трирівневої архітектури: Python з фреймворком Django та Django REST Framework для серверної частини, PostgreSQL для зберігання даних та React з Redux для клієнтської частини. Імплементовано систему асинхронної обробки задач на базі Celery та Redis для ефективного збору даних з різних API без блокування основних процесів. Практичне значення одержаних результатів полягає у створенні функціональної інформаційної платформи, яка дозволяє користувачам: отримувати актуальну інформацію про ціни на віртуальні активи з різних джерел в одному місці; відстежувати історичну динаміку цін та аналізувати тренди для прийняття обґрунтованих інвестиційних рішень; порівнювати ціни на однакові або подібні віртуальні активи на різних платформах, виявляючи можливості для арбітражу; отримувати автоматичні сповіщення про цінові аномалії та значні зміни цін. Розроблена система має безпосереднє застосування для індивідуальних трейдерів, колекціонерів цифрових активів, інвестиційних фондів та аналітичних компаній.This bachelor's thesis focuses on the development of an information platform for analyzing and comparing prices of virtual assets. The relevance of the research is determined by the rapid development of the virtual assets market, the increasing diversity of these assets, and their high price volatility. According to Global Market Insights, the global Gaming NFT market was valued at USD 4.8 billion in 2024 with a projected growth of 24.8% CAGR by 2034. The absence of a unified price monitoring system creates significant obstacles for users when making investment decisions. The aim of the work is to develop an information platform for automated collection, analysis, and comparison of prices for virtual assets from various sources. The thesis includes an analysis of the virtual assets market, a study of existing price monitoring systems and their limitations, and a systematic analysis of the price monitoring process. Based on the application of the Analytic Hierarchy Process, the optimal type of information system was determined to be an integrated data platform with a web interface. The object of the research is the process of monitoring and analyzing prices of virtual assets on various digital platforms. The subject of the research is the methods and means of designing and implementing an information system for analyzing and comparing prices of virtual assets. As a result of the work, an information platform was developed that provides automatic collection of price data from various sources, their unification, and comparative analysis. The system is implemented based on a three-tier architecture using modern web technologies: Python with Django and Django REST Framework for the backend, PostgreSQL for data storage, and React with Redux for the frontend. An asynchronous task processing system based on Celery and Redis was implemented for efficient data collection from various APIs without blocking the main processes. The practical significance of the obtained results lies in the creation of a functional information platform that allows users to: access up-to-date information about prices of virtual assets from different sources in one place; track historical price dynamics and analyze trends for making informed investment decisions; compare prices for the same or similar virtual assets on different platforms, identifying opportunities for arbitrage; receive automatic notifications about price anomalies and significant price changes. The developed system has direct applications for individual traders, digital asset collectors, investment funds, and analytical companies focused on the virtual assets market.