|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Chlud, Michal ; Pešán, Jan (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá algoritmickým obchodováním na burze s využitím umělých neuronových sítí. V první částí jsou popsány základní termíny týkající se obchodování na burze a algoritmického obchodování, také je zde k dispozici teoretický úvod do neuronových sítí. V druhé částí jsou specifikována data, na kterých bude probíhat simulace obchodování. Na těchto datech se také učí neuronová síť. Ta je využita pro predikci budoucí hodnoty trhu v automatické obchodní strategii. Ke konci je navzájem porovnáno několik strategií s různými variantami neuronových sítí.
|
|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Poláček, Samuel ; Beneš, Karel (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Algoritmické obchodovanie na rôznych typoch búrz nie je novinkou. Obor neurónových sietí poskytuje mnohé nástroje, ktoré nájdu svoje uplatnenie aj v tejto sfére. Táto bakalárska práca sa zaoberá obchodovaním na trhu s kryptomenami s využitím umelých neurónových sietí. V teoretickej časti práce si vysvetlíme problematiku obchodovania na burze a uvedieme základné pojmy nutné k pochopeniu práce. Po zakončení teoretickej časti uvedením myšlienky obchodovaného média a zoznámením sa s využitými technickými nástrojmi sa v praktickej časti práce budeme venovať experimentom, vďaka ktorým zvolíme vhodnú konfiguráciu topológie a hyperparametrov neurónovej siete. Pokusmi s indikátormi technickej analýzy nám umožní vytvoriť model neurónovej siete, ktorý bude v kombinácií s navrhnutou obchodnou stratégiou generovať profit.
|
|
|
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.
|
|
|
Predicting stock price movements from financial news using deep neural networks
Kramoliš, Richard ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Finančné média sú dôležitým zdrojom informácií a mnohé články o firmách a akciách vychádzajú každý deň. Táto práca posudzuje informačnú hodnotu článkov a využíva tieto články na úlohu predikcie pohybu cien akcií. Pre tento účel sú použité modely s architektúrou transformérov, špeciálne model Bidirec- tional Encoder Representations from Transformers. Tieto modely sú schopné spracovať textové dáta a vytvoriť kontextuálnu reprezentáciu textovej sekven- cie. Po pridaní klasifikačnej vrstvy sú modely aplikované na predikciu pohybu cien akcií. Práca hodnotí viaceré modely vrátane rôznych techník a parametrov, aby našla najvýkonnejší model. Zameriava sa na dva dátové filtre, u ktorých sa očakáva, že znížia šum v dátach. Navyše, zavádza novú metódu rozozna- nia firmy záujmu. Výsledkom hyperparametrovej optimalizácie je konštrukcia výsledného modelu. Klasifikace JEL C45, C51, C52, C53, G11, G14, G17 Klíčová slova BERT, Transformer, Finančné Články, Ob- chodovanie Akcií Název práce Predikcia pohybu cien akcií z finančných správ s využitím hlbokých neurónových si- etí
|
|
|
Stock Trading Using a Deep Reinforcement Learning and Text Analysis
Benk, Dominik ; Baruník, Jozef (vedoucí práce) ; Vácha, Lukáš (oponent)
Práce se zaměřuje na využití nedokonalostí akciového trhu pomocí nejmod- ernějších metod učení a jejich aplikaci na algoritmické obchodování. Očekává se, že automatizovaná rozhodnutí budou schopna překonat profesionální ob- chodníky tím, že zohlední mnohem více informací, budou reagovat téměř okamžitě a nebudou ovlivněna emocemi. Jako alternativa k tradičnímu učení s takz- vaným učitelem, využívá navrhovaný model zpětnovazebního učení principu pokus-omyl, který je nezbytný pro učení chování všech organismů. V kontextu akcií to umožňuje zohlednit zahrnutou nejistotu, a tedy přesněji odhadnout dlouhodobé výnosy. Pro shromáždění co nejrelevantnějších informací k jed- notlivým obchodním rozhodnutím, staví modely kromě technických ukazatelů také na názoru investorů - finančním sentimentu. Ten je získáván ze dvou textových zdrojů, zpráv a sociálních médií, a hlavním cílem je porovnat jejich relativní přínos pro obchodování. Modely jsou aplikovány na 11 různých akcií a později spojeny do portfolia pro větší robustnost výsledků. Textová analýza se potvrdila jako důležitá při procesu učení, zejména v případě akcií s dobrým mediálním pokrytím. Ukazuje se, že Twitter poskytuje cennější informace ve srovnání se zprávami, ale jejich kombinace vykazuje ještě vyšší predikční po- tenciál. Nicméně i tak, navržené...
|
|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Poláček, Samuel ; Beneš, Karel (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Algoritmické obchodovanie na rôznych typoch búrz nie je novinkou. Obor neurónových sietí poskytuje mnohé nástroje, ktoré nájdu svoje uplatnenie aj v tejto sfére. Táto bakalárska práca sa zaoberá obchodovaním na trhu s kryptomenami s využitím umelých neurónových sietí. V teoretickej časti práce si vysvetlíme problematiku obchodovania na burze a uvedieme základné pojmy nutné k pochopeniu práce. Po zakončení teoretickej časti uvedením myšlienky obchodovaného média a zoznámením sa s využitými technickými nástrojmi sa v praktickej časti práce budeme venovať experimentom, vďaka ktorým zvolíme vhodnú konfiguráciu topológie a hyperparametrov neurónovej siete. Pokusmi s indikátormi technickej analýzy nám umožní vytvoriť model neurónovej siete, ktorý bude v kombinácií s navrhnutou obchodnou stratégiou generovať profit.
|
|
|
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.
|
|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Chlud, Michal ; Pešán, Jan (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá algoritmickým obchodováním na burze s využitím umělých neuronových sítí. V první částí jsou popsány základní termíny týkající se obchodování na burze a algoritmického obchodování, také je zde k dispozici teoretický úvod do neuronových sítí. V druhé částí jsou specifikována data, na kterých bude probíhat simulace obchodování. Na těchto datech se také učí neuronová síť. Ta je využita pro predikci budoucí hodnoty trhu v automatické obchodní strategii. Ke konci je navzájem porovnáno několik strategií s různými variantami neuronových sítí.
|
|
|
Predikce vývoje kurzu pomocí umělých neuronových sítí
Putna, Lukáš ; Grézl, František (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá využitím neuronových sítí pro účely předpovědi vývoje kurzu trhů na burze. Zmiňuje základy teorie fungování burzy a obchodování na ní. V práci je dále popsána teorie neuronových sítí, jaké jsou možnosti jejich využití a jakým způsobem je vhodné neuronovou síť navrhnout pro danou aplikaci. V praktické části jsou navrženy dva predikční modely využívající neuronové sítě. Ty jsou dále využity navrženým obchodním modelem a simulovány na zvolených datech. Následně jsou výsledky porovnány s obchodním modelem člověka a náhodným obchodním modelem a jsou navrženy další směry vývoje systému.
|
|
|
Analýza akciových trhů v regionu střední a východní Evropy
Michalovský, Michal ; Žilák, Pavel (vedoucí práce) ; Veselá, Jitka (oponent)
Diplomová práce se zabývá srovnáním akciových burz ve střední a východní Evropě. Srovnání zahrnuje pražskou, budapešťskou, varšavskou, bukurešťskou, lublaňskou, záhřebskou, vídeňskou a istanbulskou burzu. Jednotlivé burzy jsou nejprve krátce představeny včetně uvedení nejlikvidnějších akcií. Poté jsou porovnána vybraná burzovní specifika zahrnující typy podporovaných příkazů, intervaly pohybu cen, poplatkovou politiku, obchodní hodiny, bezpečnostní mechanismy obchodování, zdanění, tržní kapitalizaci a zastoupení v globálních akciových indexech. Na závěr jsou trhy srovnány podle obchodní aktivity a analyzovány podle důležitého rysu obchodování -- likvidity, včetně výpočtu ukazatele likvidity pro každý srovnávaný trh.
|
host ::
RSS.