Original title: Analýza finančních trhů s pomocí hlubokého učení
Translated title: Financial market analysis using deep learning algorithm
Authors: Nimrichter, Adam ; Burget, Radim (referee) ; Mašek, Jan (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2018
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Práce se zabývá metodami pro analýzu finančních trhů zaměřených na virtuální měny. V souvislosti s virtuálnimi měnami je v teoretické části práce pojednáno o technologii decentralizované databáze, pomocných finančních indikátorech a umělých neuronových sítích s rekurentní architekturou. Konkrétním cílem práce je vytvořit systém pro udělení doporučení k nákupu, či prodeji dané měny. Systém sestává z navržené finanční strategie a predikované hodnoty, k čemuž je využito finančních ukazatelů a neuronové LSTM sítě. Testování bylo realizováno na historických datech z roku 2017 pro měny Bitcoin, Litecoin a Ethereum. The thesis deals with methods for analysis of financial markets, focused on cryptocurrencies. The theoretical part, in a context of virtual currencies, describes block-chain technology, financial indicators and neural networks with recurrent architectures. Main goal is to create a system for giving a recommendation either for buy, or sell the currency. The system consists of designed financial strategy and predicted value of the currency, for which is used financial indicators and LSTM neural network. Tests were performed on Bitcoin, Litecoin and Ethereum historical data from year 2017.
Keywords: Keras; LSTM; Neural network; prediction system; TensorFlow.; virtual currency; Keras; LSTM; Neuronová síť; predikční systém; TensorFlow.; virtuální měna

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/11012/80757

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-593267


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses