|
|
Algorithmization for decision support
Strečková, Nikola ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
This thesis is focused on understanding investment strategies on cryptocurrency markets and thanks to the own algorithm create an automated program to support the decision making. To deploy and develop the algorithm is used MetaTrader5 platform, which uses the MQL5 programming language. The strategy was backtested on historical data of BTCUSD and BTCEUR to validate the efficiency of the strategy.
|
|
|
Matematické metody v ekonomii
Florescu, Chiril ; Budík, Jan (oponent) ; Novotná, Veronika (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá problematikou opčního obchodování a jeho pokročilými strategii aplikovanými na finančních trzích s využitím algoritmického obchodování. Obsahem teoretické časti je základní koncepce finančního trhu, detailní charakteristika investičního instrumentu s jeho hraničními vlastnostmi a nastínění oblasti algo-trading. V následující kapitole je provedena implementace a analýza kombinovaných opčních pozic na podkladová aktiva typu akcií a exchange traded funds s využitím beta vážené delty. Výsledkem práce je navržení trading strategie, backtestování na historických datech a optimalizování jednotlivých parametrů pro vyšší efektivitu.
|
|
|
Automatizovaná investiční strategie pro obchodování vybrané kryptoměny
Melzrová, Anežka ; Budík, Jan (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatizovanou investiční strategií navrženou pro kryptoměnový trh. Vybraná kryptoměna je charakterizována a zanalyzována. Jsou zhodnoceny existující automatizované investiční strategie a následně je navržena automatizovaná investiční strategie vlastní. Všechny tyto strategie jsou testovány na historických datech vybrané kryptoměny a je vyhodnocen jejich přínos.
|
|
|
Algorithmic fundamental trading
Pižl, Vojtěch ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Bubák, Vít (oponent)
Tato práce si klade za cíl aplikovat metody hodnotového investování do stále se rozvíjejícího pole algoritmického obchodování. V první části zkoumáme, jaký efekt mají vybrané fundamenty na budoucí výnosy z akcií za pomocí fixních efektů a také metody, která porovnává výnosnost portfolií sestavených pomocí velkosti firmy a hodnoty ukazatele účetní ku tržní hodnotě firmy. Výsledky ukazují, že zmíněné proměnné vysvětlují část variace výnosů z akcií, kterou nezachycuje vývoj celého trhu. V druhé části se snažíme aplikovat tyto výsledky do obchodního algoritmu. Za pomocí běžných vyhodnocovacích metod testujeme několik obchodních fundamentových strategií a zjišťujeme, že jednoduchý algoritmus, který vybírá malé firmy s vysokým ukazatelem účetní ku tržní hodnotě, překonává výnos tržního portfolia ve sledovaném období od roku 2009 do roku 2015. Ačkoliv musíme být opatrní s interpretací výsledků, jelikož naše data mají několik omezení, věříme, že je na trhu anomálie, způsobená nejspíše preferencí technických strategií oproti fundamentovým strategiím mezi účastníky trhu.
|
|
|
Algorithmization for decision support
Strečková, Nikola ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
This thesis is focused on understanding investment strategies on cryptocurrency markets and thanks to the own algorithm create an automated program to support the decision making. To deploy and develop the algorithm is used MetaTrader5 platform, which uses the MQL5 programming language. The strategy was backtested on historical data of BTCUSD and BTCEUR to validate the efficiency of the strategy.
|
|
|
Algoritmické a vysokofrekvenční obchodování na kapitálovém trhu
Kádě, Lukáš ; Kohajda, Michael (vedoucí práce) ; Kotáb, Petr (oponent)
Algoritmické a vysokofrekvenční obchodování na kapitálovém trhu Abstrakt Předmětem této diplomové práce je právní úprava a vývoj právní úpravy algoritmického a vysokofrekvenčního obchodování na kapitálovém trhu jak obecně v rámci komunitárního práva, tak v rámci vybraných evropských států, a dále USA a Japonska. Cílem této práce je vymezit donedávna ještě nepříliš legislativně uchopené pojmy algoritmického a vysokofrekvenčního obchodování, nastínit vývoj jejich právní úpravy, porovnat přístupy k právní úpravě ve vybraných zemích, a nakonec vývoj tohoto fenoménu zhodnotit. Pro svůj cíl využívá práce deskriptivní metodu při definování stěžejních pojmů a rozboru pozitivní právní úpravy, dále pak dedukci při hodnocení a komparaci při porovnání jednotlivých přístupů k právní úpravě. V první kapitole je vymezen kapitálový trh jako prostředí, ve kterém dochází k algoritmickému a vysokofrekvenčnímu obchodování, včetně jeho historického vývoje, účastníků a orgánů dohledu. Ve druhé kapitole jsou pak pojmy algoritmického a vysokofrekvenčního obchodování definovány s přihlédnutím k jejich historickému vývoji a jejich společným znakům, ale i jednotlivým specifikům. Popsány a analyzovány jsou v této kapitole také jejich klíčové aspekty a související pojmy jako kolokace, latence a naposled některé druhy vysokofrekvenčního...
|
|
| |
|
|
Neural Networks for Machine Learning in Algorithmic Trading
Koubek, David ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Debatz, Laure (oponent)
This thesis investigates the forecasting ability of the artificial neural network (ANN) models on five major currency pairs and compares the accuracy of several ANN ar- chitectures to the difficult to outperform random walk (RW) benchmark. The ANNs mostly stand ground against the RW, yet fail to attain significantly different results for most of the currencies in out-of-sample testing. A good predictive accuracy of a few ANN models was shown only for the Japanese yen in our results. Less complex neural network architectures supported the notion of having better generalisation capabilities for most of our datasets. JEL Classification C01, C32, C45, C51, C52, C53, C87 Keywords artificial neural networks, machine learning, finan- cial markets, Forex, day trading, algorithmic trad- ing, pattern recognition, computational learning the- ory, backtesting, forecasting Author's e-mail 56374598@fsv.cuni.cz, mrkoubek@gmail.com Supervisor's e-mail ladislav.kristoufek@fsv.cuni.cz Abstrakt Tato práce zkoumá schopnost modelů na bázi neuronových sítí (ANN) předpovídat budoucí cenu pěti hlavních měnových párů a porovnává přesnost předpovědí s těžce překonatelným modelem random walk (RW), který vždy hádá následující cenu jako totožnou se současnou cenou. ANN modely převážně obstály oproti RW, ale pro většinu měn...
|
|
|
Pairs trading at CEE markets
Šedivý, Jakub ; Maršál, Aleš (vedoucí práce) ; Kraicová, Lucie (oponent)
Zabýváme se využitím investiční strategie nazývané párové obchodování na malých kapitálových trzích ve střední a východní Evropě. Párové obchodování je samostatně financovaná obchodní strategie, která identifikuje dvě akcie na základě jejich dlouhodobého vztahu a vydělává na jejich krátkodobém vychýlení z relativního ocenění, jelikož spoléhá na jejich zpětnou konvergenci do dlouhodobého ekvilibria. Cílem této práce je porovnat dvě různé metody párového obchodování. Jde o metodu vzdáleností založenou na minimalizování součtu čtvercových odchylek mezi normalizovanými historickými cenami a kointegrační metodu pomocí denních dat od června 2008 do března 2017. Zkoumáme, zdali je některá z těchto metod výnosná na Pražské, Bukurešt'ské nebo Budapešt'ské burze cenných papírů a může se použít na trzích s tak vysokou různorodostí průmyslových odvětví. Naše výsledky nebyly statisticky rozdílné od nuly v žádném, až na jeden případ, a většina průměrných výnosů byla negativní. I přesto, že jsme identifikovali některé kointegrované páry, jejich výnosnost byla více než pochybná a další zkoumání ukázala, že malé kapitálové trhy jako ty, které jsme analyzoval,i nejsou vhodné pro...
|
|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Radoš, Daniel ; Plchot, Oldřich (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá algoritmickým obchodovaním na forexovom trhu s využitým umelých neurónových sietí. Na úvod sú popísané termíny dôležité pre obchodovanie obecne. V práci je ďalej popísaná teória neurónových sietí a ich možné využitie. Praktická časť obsahuje navrhnuté obchodné stratégie s neurónovými sieťami. Vstup siete tvoria vybrané indikátory technickej analýzy alebo priamo cenové úrovne. Obchodné stratégie boli implementované a otestované. V závere práce sú vyhodnotené výsledky jednotlivých obchodných modelov.
|
host ::
RSS.