Název:
Predikce vývoje kurzu pomocí umělých neuronových sítí
Překlad názvu:
Stock Prediction Using Artificial Neural Networks
Autoři:
Putna, Lukáš ; Grézl, František (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2011
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato diplomová práce se zabývá využitím neuronových sítí pro účely předpovědi vývoje kurzu trhů na burze. Zmiňuje základy teorie fungování burzy a obchodování na ní. V práci je dále popsána teorie neuronových sítí, jaké jsou možnosti jejich využití a jakým způsobem je vhodné neuronovou síť navrhnout pro danou aplikaci. V praktické části jsou navrženy dva predikční modely využívající neuronové sítě. Ty jsou dále využity navrženým obchodním modelem a simulovány na zvolených datech. Následně jsou výsledky porovnány s obchodním modelem člověka a náhodným obchodním modelem a jsou navrženy další směry vývoje systému.
This work deals with the usage of neural network for the purpose of stock market prediction. A basic stock market theory and trading approaches are mentioned at the beginning of this work. Then neural networks and their application are discussed with their deeper description. Similar approaches are referred and finally two new prediction systems are designed. These systems are utilized by proposed trading model and tested on selected data. The results are compared to human and random trading models and new development steps are devised at the end of this work.
Klíčová slova:
intradenní obchodování.; obchodování na burze; Predikce burzy; předpověď vývoje kurzu; umělá neuronová síť; artificial neural network; intraday trading.; stock forecast; Stock market prediction; stock trading
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/54192