Název: Analýza a predikce časových řad pomocí neuronových sítí
Překlad názvu: Time-Series Analysis and Prediction by Means of Neural Networks
Autoři: Kňažovič, Martin ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2023
Jazyk: slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [slo] [eng]
Táto práca sa zaoberá predikciou cien akcií a to vytvorením predikčných modelov pre vybrané akcie (BRK-A, GOOG a MSFT), ktoré môžu pomôcť investorom pri tvorbe ich investičných rozhodnutí či ako náhrada predikčných modelov v už existujúcich systémoch. V tejto práci sa venujeme tvorbe dvoch typov modelov - jedno-premenného a viac-premenného modelu, pričom obidva sú prezentované vo výslednej podobe v dvoch architektúrach, jednovrstvovej a dvojvrstvovej. Tieto modely sú postavené na princípe neurónových sietí, konkrétne ich podtypu rekurentných neurónových sietí, ktoré využívajú rozšírenie long short-term memory. Výstupom prezentovaných modelov je predikovaná cena nasledujúceho dňa, ktorú je možné použiť na zváženie vhodnosti nákupu, alebo predaja danej akcie. Kvalita jednotlivých predikčných modelov je vyhodnotená na základe strednej kvadratickej chyby (angl. Mean Squared Error) validačnej, prípadne testovacej dátovej sady, ale aj alternatívnym spôsobom na základe predikcie zmeny trendu akcie. This thesis deals with stock price prediction based on the creation of prediction models for selected stocks (BRK-A, GOOG, and MSFT), which can help investors in the creation of their financial decisions or by replacing other stock prediction models in existing prediction systems. Models created in this thesis are presented in two types - univariate model and multivariate model, which are in their final version presented in two architectures, one-layer architecture and two-layer architecture. Discussed models are created by means of neural networks, specifically recurrent neural networks with its extension - Long short-term memory. The output of the presented models is a forecast of the next-day stock price, which can be used for evaluating the right time to buy or sell a given stock. The quality of individual prediction models is evaluated via the mean squared error of the validation or testing dataset or alternatively based on stock price trend prediction.
Klíčová slova: data analysis; data normalization; long short-term memory; model parameter tunning; prediction models; prediction of stock trend; recurrent neural networks; regression; short term forecasting; stock price prediction; Time-series analysis

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/11012/210395

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-526820


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Vysoké učení technické v Brně
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce