|
|
Methods for electroencephalogram records comparison
Kliment, Juraj ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
The bachelor thesis deals with the comparison of EEG signals from the human brain. The aim of this work is to find suitable nonlinear parameters, based on which it is possible to compare EEG records created in different conditions. The selected parameters are then tested on data from a publicly available database using Matlab software, the results are statistically processed and compared with the results of existing scientific studies. The comparison was based on the parameters Approximate entropy, Correlation dimension, Hurst exponent and Lyapunov exponent.
|
|
|
Methods for electroencephalogram records comparison
Kliment, Juraj ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
The bachelor thesis deals with the comparison of EEG signals from the human brain. The aim of this work is to find suitable nonlinear parameters, based on which it is possible to compare EEG records created in different conditions. The selected parameters are then tested on data from a publicly available database using Matlab software, the results are statistically processed and compared with the results of existing scientific studies. The comparison was based on the parameters Approximate entropy, Correlation dimension, Hurst exponent and Lyapunov exponent.
|
|
|
Generování hor a oblak pomocí fraktální geometrie
Tůma, Petr ; Zuzaňák, Jiří (oponent) ; Venera, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá generováním krajinných útvarů pomocí fraktální geometrie. Je zde vysvětlen pojem fraktál a termíny s ním spojené. Další kapitoly popisují základní teoretické úvahy a implementace jednotlivých algoritmů. Hlavním tématem je generování modelů oblak a pohoří podle hodnot vstupních parametrů, jejich prezentace a uložení na datové médium. Projekt také zahrnuje vlastní rozšíření při generování pohoří. Na závěr jsou shrnuty tendence dalšího vývoje a vlastní poznatky.
|
|
|
Analýza a predikce vývoje devizových trhů pomocí chaotických atraktorů a neuronových sítí
Pekárek, Jan ; Dostál, Petr (oponent) ; Budík, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá komplexní analýzou a predikcí devizových trhů. Využívá při tom pokročilých metod umělé inteligence, zejména neuronových sítí a teorie chaosu. Představuje netradiční přístupy a metody z každé z těchto oblastí, srovnává je a aplikuje na reálný problém. Jádrem práce je návrh a srovnání několika predikčních modelů založených na zcela odlišných principech a teoriích. Výsledkem je výběr nejvhodnějšího predikčního modelu, jenž nese označení NAR + H. Model je hodnocen dle více kritérií, jsou diskutovány jeho klady a zápory, vyčíslena přibližná očekávaná ziskovost a riziko. Veškeré analytické, predikční a dílčí algoritmy jsou implementovány ve vývojovém prostředí Matlabu a tvoří jednotnou knihovnu všech použitých funkcí a skriptů. Ta je zároveň druhým hlavním výstupem práce.
|
|
| |
|
|
Využití umělé inteligence na kapitálových trzích
Barjak, Maroš ; Budík, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem, implementací a optimalizací modelu založeného na umělé inteligenci a neuronových sítích schopného predikovat budoucí časové rady cen akcí na kapitálových trzích. Hlavní důraz je kladen na zestrojení objektově orientované aplikace pro úspěšný odhad budoucího trendu finančních derivátů za účasti podpůrných metod jako charakterizace časové rady pomocí Hurstova exponentu a automatizované obchodní simulace.
|
|
|
On multifractality and predictability of financial time series
Heller, Michael ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Cílem této práce je ověřit empirický vztah mezi multifraktalitou finančních časových řad a jejich výnosy. K multifraktalitě přistupujeme jako k míře kom- plexity dané finanční časové řady. Multifraktální časové řady vykazují sebe- opakující se vzorce. Multifraktalita by mohla být dobrým prediktorem ak- ciových výnosů nebo faktorem, který by mohl být využit k oceňování aktiv. V naší práci popisujeme komplexitu dané finanční časové řady pomocí modelů a poté zkoumáme, zda najdeme kladnou nebo zápornou rizikovou prémii za in- vestování do "více multifraktálních aktiv". Získali jsme denní ceny 31 akciových indexů a denní výnosy 10-letých amerických státních dluhopisů. Všechna data pochází z období let 2012 až 2021. Pomocí metody MF-DFA jsme odhadli multifraktální spektra na všech 31 akciových indexech. Všechny akciové in- dexy jsme seřadili od nejméně po nejvíce multifraktální. Zkonstruovali jsme "multifraktální portfolio" držením dlouhé pozice v 7 nejvíce multifraktálních akciových indexech a držením krátké pozice v 7 nejméně multifraktálních in- dexech. Poté jsme použili regresi Fama-MacBeth s nezávislými proměnnými, očekávaným tržním výnosem a rizikovou prémií. Ve všech zkoumaných fi- nančních časových řadách jsme našli multifraktalitu. Rovněž jsme nalezli velmi nízkou zápornou rizikovou prémii za...
|
|
|
Methods for electroencephalogram records comparison
Kliment, Juraj ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
The bachelor thesis deals with the comparison of EEG signals from the human brain. The aim of this work is to find suitable nonlinear parameters, based on which it is possible to compare EEG records created in different conditions. The selected parameters are then tested on data from a publicly available database using Matlab software, the results are statistically processed and compared with the results of existing scientific studies. The comparison was based on the parameters Approximate entropy, Correlation dimension, Hurst exponent and Lyapunov exponent.
|
|
|
Methods for electroencephalogram records comparison
Kliment, Juraj ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
The bachelor thesis deals with the comparison of EEG signals from the human brain. The aim of this work is to find suitable nonlinear parameters, based on which it is possible to compare EEG records created in different conditions. The selected parameters are then tested on data from a publicly available database using Matlab software, the results are statistically processed and compared with the results of existing scientific studies. The comparison was based on the parameters Approximate entropy, Correlation dimension, Hurst exponent and Lyapunov exponent.
|
|
|
Entropy as a Measure of Predictability in Financial Time Series
Nahodil, Vladimír ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Wang, Yao (oponent)
Tato práce studuje efektivnost akciových trhů a jejich prediktabilitu pomocí konceptů z teorie informace, approximate entropy (ApEn) a sample entropy (SampEn), a porovnává jejich vlastnosti s odhadem Hurstova exponentu. U těchto měřítek je také porovnávána jejich schopnost rozlišovat rozvíjející se a rozvinuté trhy. Na závěr je testována investiční strategie postavená na hodnotě sample entropy. ApEn ukazuje velmi slabý vztah jak se SampEn, tak s Hurstovým exponentem a zároveň slabý výkon jako měřítko efektivnosti trhů. Sample entropy a Hurstův exponent jasně rozlišují nížší celkovou efektivnost rozvojových trhů. SampEn také utváří poměrně silný klesající vztah s hit-rates predikčních modelů. ARMA má nejvyšší hit-rate v obdobích, kdy je SampEn v rozmezí 1.6 - 1.7. Toto může být potenciálně využito v investičních strategiích za účelem nižšího risku; nicméně, s tím souvisí i možné nižší celkové zisky z důvodu menších investičních oken.
|
host ::
RSS.