|
|
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.
|
|
|
Aplikace Fibonacciho posloupnosti na trzích aktiv
Hájek, Štěpán ; Soukup, Alexandr (vedoucí práce)
Tématem táto bakalářské práce bude,jak již uvedeno v názvu samoté práce, Aplikace Fibonacciho posloupnosti na trzích aktiv. Cílem samotné práce je ukázka hlavních funkčních technik Fibonacciho posloupnosti na reálných trzích .
V teoretické části je popsáno vysvětleno fibonacciho posloupnost všude kolem nás ,né jen na trzích. Uvedené jsou také základní principy Fibonacciho posloupnosti na různých trzích.
V řešení daného problému byly použity techniky převzaté od profesionálních obchodníků o mnou osobně vyzkoušené . Provedeným výzkumem zjistíme jak se dají předvídat oblasti v jakých má trh tendenci se obracet či korigovat. Zhodnotíme si úspěšnosti ,kterých jde dosáhnout konkrétní aplikací Fibonacciho posloupnosti.
Na základě zjištěných údajů budem mít představu o funkčním nástroji ,který používají obchodníci z celého světa. Přínosem této práce je zajistit dostatečné seznámení jak s aplikací tak se samotným použitím Fibonacciho posloupnosti.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.