Název:
Prediktivní modelování v jazyce Python
Překlad názvu:
Predictive Modelling with Python
Autoři:
Duda, Jan ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2019
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Cílem této bakalářské práce je seznámení s oborem dolování dat a procesu získávání dat z databází. Uvádí nejdůležitější postupy prováděné při dolování. Následně jsou jednotlivé techniky použity v případové studii implementované v jazyce Python. Ta se zaměřuje na predikci indexu S&P 500, který má reprezentovat vývoj akciových trhů na americké burze. Je využito klasifikačních i regresních modelů. Pro vyhodnocení úspěšnosti modelů je využito experimentální metody Monte Carlo.
The main goal of this bachelor thesis is get to know with the data mining and its domain, also with the Knowledge discovery in databases process. It shows the most importnant approaches, which are implemented in Python language afterwards. The case study contains the prediction of index S&P 500 describing stock market developments on the US stock exchange. Both classification and regression models are used for the forecasting. Model evaluation is reached by the Monte Carlo experimental method.
Klíčová slova:
Dolování dat; finanční analýza; index S&P 500; jazyk Python; klasifikace; MARS; Monte Carlo; neuronové sítě; predikce; regrese; strojové učení; SVM; technické identifikátory; časové řady; classification; Data mining; financial analysis; index S&P 500; machine learning; MARS; Monte Carlo; neural networks; prediction; Python language; regression; SVM; technical indicators; time series
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/11012/180603