Original title:
Algoritmické obchodování na burze s využitím dat z Twitteru
Translated title:
Algorithmic Trading Using Twitter Data
Authors:
Kříž, Jakub ; Plchot, Oldřich (referee) ; Szőke, Igor (advisor) Document type: Master’s theses
Year:
2015
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Práce se zabývá tvorbou systému, který na základě analýzy historických burzovních dat a zpráv z Twitteru predikuje budoucí vývoj trhu. Tweety ze dvou různých sad jsou analyzovány pomocí náladových slovníků nebo přes rekurentní neuronovou síť. Z výsledků této analýzy a technické analýzy burzovních dat je pomocí vrstvené neuronové sítě prováděna predikce. Dle predikce poté systém vytvoří a otestuje obchodní strategii. V rámci práce je navržen a implementován celý systém, který pomocí dat z analýzy tweetů dosáhl zvýšení výnosu některých obchodních strategií o více než 25 %. Toto zlepšení však platí jen pro konkrétní data a časové období.
This master's thesis describes creation of prediction system. This system predicts future market development based on stock exchange data and twitter messages analysis. Tweets from two different sources are analysed by mood dictionaries or via recurrent neural networks. This analysis results and technical analysis of stock exchange data results are used in multilayer neural network for prediction. A business strategy is created and tested based on results of this prediction. Design and implementation of prediction system is described in this thesis. This system achieved revenue increase more than 25 % of some business strategies by tweets analysis. However this improvement applies for certain data and timeframe.
Keywords:
automatic trading system; neural network; prediction; stock market; technical and fundamental analysis; trading; Twitter; automatický obchodní systém; burza; neuronová síť; obchodování; predikce; technická a fundamentální analýza; Twitter
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/11012/64041