Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 10 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Využití umělé inteligence na kapitálových trzích
Lajczyk, Pavel ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou umělých neuronových sítí a možnostmi jejich využití při obchodování na kapitálových trzích. Dále je v práci popsán návrh a implementace nástroje založeného na umělých neuronových sítích, který slouží k predikci vývoje cen akcií. Tento nástroj je vytvořen prostřednictvím výpočetního prostředí MATLAB. Implementovaný nástroj je pak podroben experimentům a obchodní simulaci. Na závěr jsou diskutovány dosažené výsledky
Analýza a predikce vývoje devizových trhů pomocí chaotických atraktorů a neuronových sítí
Pekárek, Jan ; Dostál, Petr (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá komplexní analýzou a predikcí devizových trhů. Využívá při tom pokročilých metod umělé inteligence, zejména neuronových sítí a teorie chaosu. Představuje netradiční přístupy a metody z každé z těchto oblastí, srovnává je a aplikuje na reálný problém. Jádrem práce je návrh a srovnání několika predikčních modelů založených na zcela odlišných principech a teoriích. Výsledkem je výběr nejvhodnějšího predikčního modelu, jenž nese označení NAR + H. Model je hodnocen dle více kritérií, jsou diskutovány jeho klady a zápory, vyčíslena přibližná očekávaná ziskovost a riziko. Veškeré analytické, predikční a dílčí algoritmy jsou implementovány ve vývojovém prostředí Matlabu a tvoří jednotnou knihovnu všech použitých funkcí a skriptů. Ta je zároveň druhým hlavním výstupem práce.
Využití umělé inteligence na kapitálových trzích
Skočík, Michal ; Pekárek, Jan (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na problematiku týkající se umělých neuronových sítí a jejich využití na kapitálových trzích. V práci je vytvořen program, pomocí kterého se načtou vstupní data a vytvoří se neuronová síť, která slouží k predikci vývoje cen akcií. Tento program je vytvořen pomocí výpočetního prostředí MATLAB. Vytvořená síť je testována na simulaci obchodního modelu. Na základě výsledku simulace jsou diskutovány výsledky.
Využití umělé inteligence na kapitálových trzích
Brnka, Radim ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem a optimalizací modelů umělých neuronových sítí (konkrétně nelineárních autoregresních sítí) a jejich následným využitím v aplikaci pro predikci vývoje časových řad akcií.
The Use of Means of Artificial Intelligence for the Decision Making Support on Stock Market
Ševčík, Martin ; Bobková, Irena (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
This diploma thesis describes issues of use of means of artificial intelligence for the decision making support on stock market. It includes theoretical knowledge of technical, fundamental and psychological analysis and artificial intelligence. Based on these facts have been created specific suggestions for the use of artificial neural networks to forecast the future value of the index S&P 500 by using development environment of the MATLAB software.
Využití umělé inteligence na kapitálových trzích
Skočík, Michal ; Pekárek, Jan (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na problematiku týkající se umělých neuronových sítí a jejich využití na kapitálových trzích. V práci je vytvořen program, pomocí kterého se načtou vstupní data a vytvoří se neuronová síť, která slouží k predikci vývoje cen akcií. Tento program je vytvořen pomocí výpočetního prostředí MATLAB. Vytvořená síť je testována na simulaci obchodního modelu. Na základě výsledku simulace jsou diskutovány výsledky.
Analýza a predikce vývoje devizových trhů pomocí chaotických atraktorů a neuronových sítí
Pekárek, Jan ; Dostál, Petr (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá komplexní analýzou a predikcí devizových trhů. Využívá při tom pokročilých metod umělé inteligence, zejména neuronových sítí a teorie chaosu. Představuje netradiční přístupy a metody z každé z těchto oblastí, srovnává je a aplikuje na reálný problém. Jádrem práce je návrh a srovnání několika predikčních modelů založených na zcela odlišných principech a teoriích. Výsledkem je výběr nejvhodnějšího predikčního modelu, jenž nese označení NAR + H. Model je hodnocen dle více kritérií, jsou diskutovány jeho klady a zápory, vyčíslena přibližná očekávaná ziskovost a riziko. Veškeré analytické, predikční a dílčí algoritmy jsou implementovány ve vývojovém prostředí Matlabu a tvoří jednotnou knihovnu všech použitých funkcí a skriptů. Ta je zároveň druhým hlavním výstupem práce.
Využití umělé inteligence na kapitálových trzích
Lajczyk, Pavel ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou umělých neuronových sítí a možnostmi jejich využití při obchodování na kapitálových trzích. Dále je v práci popsán návrh a implementace nástroje založeného na umělých neuronových sítích, který slouží k predikci vývoje cen akcií. Tento nástroj je vytvořen prostřednictvím výpočetního prostředí MATLAB. Implementovaný nástroj je pak podroben experimentům a obchodní simulaci. Na závěr jsou diskutovány dosažené výsledky
The Use of Means of Artificial Intelligence for the Decision Making Support on Stock Market
Ševčík, Martin ; Bobková, Irena (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
This diploma thesis describes issues of use of means of artificial intelligence for the decision making support on stock market. It includes theoretical knowledge of technical, fundamental and psychological analysis and artificial intelligence. Based on these facts have been created specific suggestions for the use of artificial neural networks to forecast the future value of the index S&P 500 by using development environment of the MATLAB software.
Využití umělé inteligence na kapitálových trzích
Brnka, Radim ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem a optimalizací modelů umělých neuronových sítí (konkrétně nelineárních autoregresních sítí) a jejich následným využitím v aplikaci pro predikci vývoje časových řad akcií.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.