|
|
Design and Simulation of Strategies for Market Trading
Horázný, František ; Perešíni, Martin (referee) ; Homoliak, Ivan (advisor)
Cíl této práce je prostudovat svět obchodování. Analyzovat jak se trhy chovají, kdo nebo co se na nich nachází a jaké existují přístupy k obchodování. Strategie obchodování nejen probádat, ale také analyzovat a simulovat jejich chování. Výsledkem by měl být nástroj schopný srovnání naimplementovaných metod a vlastního návrhu autora. Pro řešení byla využita implementace simulačního nástroje v Pythonu, který pracuje s daty staženými z Binance rozhraní. Strategie, které jsou analyzovány a simulovány jsou Lump Sum (LS), Dollar Cost Averaging (DCA) a Rebalancing. Práce představuje také vlastní strategii pojmenovanou Momentum and Overheating Strategy (MOS), která využívá indikátoru relativní síly (RSI) a sezóního chování trhu. Srdcem této metody je skládání několika ohodnocených funkcí tak, aby vznikla synergie. Využívá se nejen RSI, ale také klouzavého průměru, sezónního rozložení a derivace. Výsledkem je empirické a statistické porovnání všech metod a zjištění která z metod je jak moc vhodná a za jakých podmínek. MOS a Rebalancing se ukázaly být přibližně stejně výnosné a ze zkoumaných metod nejlepší. Na závěr jsou uvedeny hypotézy proč je MOS lukrativní a jaké vhodné vylepšení do budoucna by mělo smysl implementovat.
|
|
|
Automated trading systems
Šafář, Vítězslav ; Hříbek, David (referee) ; Rozman, Jaroslav (advisor)
Trading in the financial market is something almost everyone has heard of these days, but automated trading is still a novelty for most. The aim of this bachelor's thesis is to design and create several automatic trading systems using the application programming interface provided by XTB, and subsequently evaluate these automated trading systems using historical data. The thesis presents four differently complex automated trading systems, achieving various profits at certain risk levels. Furthermore, the thesis demonstrates the usability of the mentioned XTB application programming interface. The best-designed system evaluated was the one utilizing the MACD indicator,which achieved an average annual return of around 13.5 % with a level of risk of loss, approximately 39 %.
|
|
|
Design and Simulation of Strategies for Market Trading
Horázný, František ; Košťál,, Kristián (referee) ; Homoliak, Ivan (advisor)
Cíl této práce je prostudovat svět obchodování. Analyzovat jak se trhy chovají, kdo nebo co se na nich nachází a jaké existují přístupy k obchodování. Strategie obchodování nejen probádat, ale také analyzovat a simulovat jejich chování. Výsledkem by měl být nástroj schopný srovnání naimplementovaných metod a vlastního návrhu autora. Pro řešení byla využita implementace simulačního nástroje v Pythonu, který pracuje s daty staženými z Binance rozhraní. Strategie, které jsou analyzovány a simulovány jsou Lump Sum (LS), Dollar Cost Averaging (DCA) a Rebalancing. Práce představuje také vlastní strategii pojmenovanou \textit{Momentum and Overheating Strategy} (MOS), která využívá indikátoru relativní síly (RSI). Srdcem této metody je skládání několika ohodnocených funkcí tak, aby vznikla synergie. Využívá se nejen RSI, ale také klouzavého průměru a derivace. Výsledkem je empirické porovnání všech metod a zjištění která z metod je jak moc vhodná a za jakých podmínek. MOS a Rebalancing se ukázaly být přibližně stejně výnosné a ze zkoumaných metod nejlepší
|
|
|
Automatic System for Options Trading
Vintoňak, Roman ; Rozman, Jaroslav (referee) ; Hříbek, David (advisor)
Options are becoming very popular tool for traders. In this theses I will first explain basic principles of markets, options, stocks and other relevant topics. Then I will perform research of brokers, who are working within Czech Republic and allow options trading. After that I will come up with various trading strategies for trading options, implement an environment for backtesting said strategies and analyse them. Finally I will implement an application for automated trading based on those strategies.
|
|
|
Automatic Cryptocurrencies Trading
Vorobiev, Nikolaj ; Hrubý, Martin (referee) ; Rozman, Jaroslav (advisor)
This thesis focuses on the trading in the cryptocurrency market. The theoretical part of the thesis describes the principles of trading, technical analysis, trading systems and recurrent neural networks. After conducting a search of brokers, Binance is chosen as a trading broker and real-time data provider; CryptoDataDownload is chosen as a historical data provider. After getting acquainted with the technologies used, elements of information trading systems are designed, enabling communication with remote servers and with each other, for the purpose of trading, obtaining and concurrent processing of user's, historical or real-time data. The resulting systems should provide to the user manual, semi-automatic (according to the plan) or automatic (according to the decisions of recurrent neural network, learned on historical data) trading and ability to respond to a change in the market. Furthermore, the thesis moves to the practical level, including implementation and experiments on created systems. In the final part of the thesis, the results are evaluated and the possibilities for improvement and expansion are described.
|
|
|
Investment Environment in the Virtual Real Cash Economy
Lehnert, Filip ; Hlavinka, Roman (referee) ; Budík, Jan (advisor)
The subject of this thesis is to introduce the reader to the issue of possible financial investment in the virtual economy with real funds and design strategies to maximize the initial capital appreciation. The introduction describes the analysis of virtual PED currency, the economy and the system of publicly traded shares. The main part is focused on presenting the results of practical traded investment based on fundamental analysis, speculation about the intrinsic value of the shares and evaluating applied strategies, including the benefits of work.
|
|
|
Algorithmic Trading Using Twitter Data
Kříž, Jakub ; Plchot, Oldřich (referee) ; Szőke, Igor (advisor)
This master's thesis describes creation of prediction system. This system predicts future market development based on stock exchange data and twitter messages analysis. Tweets from two different sources are analysed by mood dictionaries or via recurrent neural networks. This analysis results and technical analysis of stock exchange data results are used in multilayer neural network for prediction. A business strategy is created and tested based on results of this prediction. Design and implementation of prediction system is described in this thesis. This system achieved revenue increase more than 25 % of some business strategies by tweets analysis. However this improvement applies for certain data and timeframe.
|
|
|
Adaptive Trading Strategies for Cryptocurrencies
Filip, Marek ; Perešíni, Martin (referee) ; Homoliak, Ivan (advisor)
Obchodní strategie pro kryptoměny bývají založeny na padajícím nebo stoupajícím trhu. Kámen úrazu nastává, když jsou aplikovány na špatný trend v tak nestabilním trhu, jako je ten s kryptoměnami. Tato práce se zabývá možností adaptivních obchodních strategií, které se dokáží přizpůsobit na klesající a stoupající trendy v kryptoměnovém trhu. Analyzováním ceny Bitcoinu a vytvořením metriky risku, kde se díváme na extrémy vytvořené funkce, můžeme dojít k řešení návrhu adaptivních strategií. Zkoumají se jak dlouhodobé, tak krátkodobé možnosti investování. K vyhodnocování strategií a vykreslování časových řad je vytvořen rozšířitelný program pro testování historických dat. Výsledky jsou porovnány s tradičními přístupy, jako je HODL a rebalancování, přičemž bylo zjištěno, že při použití správných kritérií se mohou více než ztrojnásobit. Práce nabízí investorům nové způsoby zisků a zároveň dává čtenářům možnost nahlédnout do tvorby (adaptivních) strategií a jejich zpětného testování v kódu. Předpokládá se, že výsledky práce budou využívány automatizovanými obchodními systémy.
|
|
| |
|
| |
guest ::
