Original title:
Predikce vývoje kurzu pomocí umělých neuronových sítí
Translated title:
Stock Prediction Using Artificial Neural Networks
Authors:
Putna, Lukáš ; Grézl, František (referee) ; Szőke, Igor (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2011
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[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.
Keywords:
artificial neural network; intraday trading.; stock forecast; Stock market prediction; stock trading; intradenní obchodování.; obchodování na burze; Predikce burzy; předpověď vývoje kurzu; umělá neuronová síť
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/54192