|
|
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.
|
|
|
Comparison of double auction bidding strategies for automated trading agents
Vach, Daniel ; Maršál, Aleš (vedoucí práce) ; Burda, Martin (oponent)
Comparison of double auction bidding strategies for automated trading agents Bc. Daniel Vach Abstrakt V této práci jsou porovnávány automatické obchodní strategie ZIP, GDX a AA v symetrických agent- proti-agentovi experimentech, kde se mění zastoupení jednotlivých strategií v populaci agentů. Také je představena nově vytvořená strategie ZIPOJA, která je založena na ZIP a obohacena Ojovým učícím pravidlem pro aktualizaci optimální ceny. ZIPOJA strategie je porovnávána proti ostatním strategiím, z čehož vychází, že se jí nedaří v porovnání s ostatními strategiemi. Dokonce původní ZIP ji také poráží. Dále je zjištěno, že dominance AA nad GDX a ZIP není robustní ve změnách složení populace agentů. Výsledek lze také silně ovlivnit vlastnostmi experimentu. GDX dominuje AA v mnoha experimentech, které jsou v této práci provedeny, což je v kontrastu s výsledky v předchozí literatuře. Nalezeny jsou také Nashovy rovnováhy ve smíšených strategiích. Dynamická analýza je použita pro nalezení spádových oblastí jednotlivých rovnováh.
|
|
|
Využití metod UI v algoritmickém obchodování
Šmejkal, Oldřich ; Pavlíčková, Jarmila (vedoucí práce) ; Berka, Petr (oponent)
Diplomová práce se v teoretické části věnuje průzkumu a popisu současného stavu oblasti strojového učení, se zaměřením na metody, které je možné využít k predikci a klasifikaci časových řad, a které mohou být následně využity v problematice algoritmického obchodování. Přečtení teoretické části by mělo objasnit základní principy fungování trhů, algoritmického obchodování a metod strojového učení i čtenáři, který byl doposud s danými tématy obeznámen jen velmi zevrubně. Cílem praktické části je zvolit vhodné metody a postupy, které odpovídají současným trendům v oblasti strojového učení a následně je aplikovat na historická data akcií i jiných finančních instrumentů. Výsledkem aplikace vybraných metod je určení a srovnání jejich úspěšnosti na out of sample datech, která nebyla nijak využita v průběhu kalibrace. Jako metrika sloužící k hodnocení úspěšnosti modelů byla vybrána přesnost predikce spolu s ukazatelem sharp ratio, spočteným na výsledcích simulace jednoduché obchodní strategie, jenž je založena na výstupech testovaných modelů. Vedlejším výstupem práce je průzkum možností a otestování využitelnosti technologií použitých v praktické části. Konkrétně se jedná o prostředí SciPy, které kombinuje jazyk Python s knihovnami a nástroji určenými pro zpracování dat, statistiku a strojové učení.
|
|
|
Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Červíček, Karel ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Forex je dnes největším trhem na světě. Díky vysoké likviditě je vhodným kandidátem pro intradenní obchodování na základě jisté obchodní strategie založené na technické a fundamentální analýze. Obchodní strategie jdou navrhnout pro automatické algoritmické obchodování. Takováto strategie je navržena s využitím neuronové sítě, která zastává pozici aproximátoru časové řady kurzovních dat na základě, kterého je možné predikovat budoucí vývoj.
|
|
|
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.
|
|
|
Architektura pro rekonstrukci knihy objednávek s nízkou latencí
Závodník, Tomáš ; Kořenek, Jan (oponent) ; Dvořák, Milan (vedoucí práce)
Informační technologie tvoří důležitou součást dnešního světa a algoritmické obchodování je mezi obchodníky již známým pojmem. Vysokofrekvenční obchodování, neboli High Frequency Trading (HFT), si žádá využití speciálních hardwarových akcelerátorů, které dokáží poskytnout odezvu na vstup s dostatečně nízkou latencí. Náplní této diplomové práce je návrh a implementace architektury pro rekonstrukci knihy objednávek, která je nezbytnou součástí HFT řešení určených pro finanční burzy. Cílem je využít technologii FPGA ke zpracování informací o stavu na burze s tak nízkým zpožděním, aby výsledné řešení bylo efektivně použitelné v praxi. Výsledná architektura kombinuje hardware a software ve spojení s rychlými vyhledávacími algoritmy tak, aby bylo dosaženo maximálního výkonu bez dopadů na funkci či úplnost vlastní knihy objednávek.
|
|
|
Hadoop a Business Intelligence
Kerner, Josef ; Šperková, Lucie (vedoucí práce) ; Augustín, Jakub (oponent)
Bakalářská práce se zaobírá vlivem a použitím platformy Hadoop při zpracování a analýze velkých dat v procesech a technologiích Business intelligence. Popisuje důvody, proč platforma vznikla, její primární komponenty a také důležité, na ní provozované aplikace, které přinášejí i méně technicky zkušeným uživatelům přidanou hodnotu z dat. Dále se zaobírá přínosy integrace Hadoopu do stávající IT infrastruktury organizace jak z technického hlediska, tak i z pohledu uživatelů datových analýz. Práce obsahuje teoretickou a praktickou část. Teoretická část seznamuje čtenáře s využitím komponent Hadoopu při zpracování nestrukturovaných dat za účelem rozšíření investičních analýz cenných papírů. Praktická část práce poskytuje případovou studii implementace Big Data ETL procesu, realizovaném v frameworku Spark, v oblasti dat z finančních trhů, kde detailně vysvětluje použité postupy jako je datový model, transformační kód a navrhované metriky, které mohou být využity finančními institucemi v jejich obchodních platformách za účelem dosažení zvýšeného zisku z držených titulů. Smyslem práce je poskytnout znalosti potřebné pro úspěšnou integraci Hadoop platformy a jejích komponent do stávající IT infrastruktury a vylepšení procesů Business Intelligence o nové přístupy v analýze velkých dat.
|
|
|
Algoritmické obchodování
Uherek, Jiří ; Stádník, Bohumil (vedoucí práce) ; Fičura, Milan (oponent)
Diplomová práce se zabývá oblastí algoritmického obchodování. V první části práce jsou shrnuty teoretické poznatky pro tuto oblast. Konkrétně se práce zabývá definováním pojmu algoritmického obchodování, exekučními algoritmy, kvantitativními strategiemi, včetně problémů spojených s testováním strategií, a také pak přínosy a riziky algoritmického obchodování z hlediska trhů. Práce rovněž zpracovává úvod do problematiky genetických algoritmů. V aplikační části je vyvíjena obchodní strategie, která využívá genetického algoritmu k nalezení optimální kombinace dílčích strategií. Výsledky aplikační části ukázaly, že zahrnutí genetických algoritmů zvýšilo výkonnost strategie na konkrétním datovém vzorku. Dále pak ukázaly, že velikost transakčních nákladů má zásadní vliv na posuzování výkonnosti strategií, stejně jako rozdělení dat na testovací a validační vzorek.
|
|
|
Strategie pro obchodování s měnami
Krpálek, Jan ; Bašta, Milan (vedoucí práce) ; Žváčková, Lenka (oponent)
Hlavním cílem mojí práce je vytvoření obchodního algoritmu, jež je schopný profitabilně obchodovat na měnových trzích. Za velmi důležité považuji přesné definování předpokladů, za kterých je systém schopný fungovat, respektive poskytovat věrohodné informace o tržím chování. Teoretická část nám přiblíží, kde v reálném světě vzniká náhodnost těchto systémů, a proč je nutné testování strategie na minulých datech. Dále provedu rešerši technické analýzy a money managementu, který je nepostradatelným prvkem v kontrole rizika strategie. Obchodní přístup bude generovat signály k nákupu a prodeji na libovolném finančním instrumentu. Pro testování vytvořené strategie využiji programovací jazyk Easy Language, jež je nutným předpokladem pro práci s profesionální platformou TradeStation.
|
|
|
Analýza Morgan Stanley v průběhu finanční krize
Holiš, Jakub ; Dvořák, Petr (vedoucí práce) ; Jablonský, Petr (oponent)
Cílem diplomové práce je analýza finanční výkonnosti a pozice Morgan Stanley v několika navazujících obdobích před a v průběhu subprimové finanční krize. Skrze analýzu změn klíčových položek Práce rovněž demonstruje silnou cykličnost výkonnosti a finanční pozice investiční banky. Úvodní kapitola se zabývá historií a klíčovými divizemi Společnosti. Následující druhá kapitola v obecné rovině diskutuje vybrané fenomény, které dle autorova názoru významně ovlivnily rekordní výsledky dosažené napříč odvětvím investičního bankovnictví v období před vypuknutím subprimové krize, a které podstatně determinovaly rizikový profil Morgan Stanley a následné korekce výnosů v průběhu Krize. Jádro textu práce je pojato jako analýza výkonnosti a finanční pozice Morgan Stanley v průběhu zvolených období. Analýza předkrizového období do roku 2006 ve třetí kapitole demonstruje růst aktivit stojících za bezprecedentní ziskovostí instituce. Následující kapitola čtyři analyzuje zhoršující se finanční výkonnost v průběhu subprimové krize a nastiňuje zásadní změny strategie, kterou Společnost na konci roku 2008 přijímá. Efekty strategických změn a výzvy z hlediska budoucího vývoje Instituce diskutuje závěrečná pátá kapitola. Text práce je dále doplněn několika přílohami, které podrobněji ve vztahu k investičním bankám diskutují vybraná témata v analýze zmíněná, a které provádějí komparaci s vybranými konkurenty.
|
host ::
RSS.