|
|
Automatizovaná investiční strategie pro obchodování vybrané kryptoměny
Melzrová, Anežka ; Budík, Jan (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatizovanou investiční strategií navrženou pro kryptoměnový trh. Vybraná kryptoměna je charakterizována a zanalyzována. Jsou zhodnoceny existující automatizované investiční strategie a následně je navržena automatizovaná investiční strategie vlastní. Všechny tyto strategie jsou testovány na historických datech vybrané kryptoměny a je vyhodnocen jejich přínos.
|
|
|
Dekompozice a předpovědi v časových řadách
Šramková, Kristína ; Holec, Tomáš (oponent) ; Bednář, Josef (vedoucí práce)
Bakalárska práca sa zaoberá štatistickými metódami, ktoré sa používajú pri analýze a modelovaní časových radov. Konkrétne dekompozičnými metódami, ktoré rozkladajú časové rady na jednotlivé zložky a modelujú trend, čo umožní predikciu budúcich hodnôt. V prvej časti práce je súhrn potrebných poznatkov ohľadom regresnej analýzy, základné vlastnosti časových radov a ich dekompozičných modelov. Ďalej sú rozobrané modely trendových kriviek. Záver práce je venovaný aplikácii popísaných metód na reálnych dátach a ich modelovaniu v programe Statistica.
|
|
|
Automatizovaná investiční strategie pro obchodování vybrané kryptoměny
Melzrová, Anežka ; Budík, Jan (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatizovanou investiční strategií navrženou pro kryptoměnový trh. Vybraná kryptoměna je charakterizována a zanalyzována. Jsou zhodnoceny existující automatizované investiční strategie a následně je navržena automatizovaná investiční strategie vlastní. Všechny tyto strategie jsou testovány na historických datech vybrané kryptoměny a je vyhodnocen jejich přínos.
|
|
|
Dekompozice a předpovědi v časových řadách
Šramková, Kristína ; Holec, Tomáš (oponent) ; Bednář, Josef (vedoucí práce)
Bakalárska práca sa zaoberá štatistickými metódami, ktoré sa používajú pri analýze a modelovaní časových radov. Konkrétne dekompozičnými metódami, ktoré rozkladajú časové rady na jednotlivé zložky a modelujú trend, čo umožní predikciu budúcich hodnôt. V prvej časti práce je súhrn potrebných poznatkov ohľadom regresnej analýzy, základné vlastnosti časových radov a ich dekompozičných modelov. Ďalej sú rozobrané modely trendových kriviek. Záver práce je venovaný aplikácii popísaných metód na reálnych dátach a ich modelovaniu v programe Statistica.
|
host ::
RSS.