|
|
Predikce hodnot v čase
Maršová, Eliška ; Bařina, David (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá predikcí číselných řad, jejichž aplikace je vhodná i pro predikci vývoje cen na burze. Jsou vysvětleny postupy analýzy a práce s cenovými grafy. Také jsou objasněny způsoby strojového učení. Znalosti jsou využity k sestavení programu, který v řadě nalezne vzory umožňující predikci.
|
|
|
Zpracování obchodních dat finančního trhu
Olejník, Tomáš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Kreslíková, Jitka (vedoucí práce)
Studijní částí diplomové práce je seznámení se s principy vysoko-frekvenčního obchodování na finančních trzích a primárně se věnuje devizovému trhu. Práce je zaměřena na sběr trţních dat, jejich uloţení a následnou filtraci. Rozhodování na základě nekvalitních dat často vede v obchodním světě k fatálním následkům, proto čištění představuje důleţitou část při zpracování dat. V práci je popsán adaptabilní algoritmus čištění dat, který je schopen se přizpůsobit jednotlivým trhům a situaci, která na nich v daném momentě panuje. Dle návrhu je implementována modulárně rozšiřitelná aplikace schopná sběru dat, jejich uloţení a následné filtrace.
|
|
|
Případová studie na dolování z dat v jazyce Python
Stoika, Anastasiia ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá základními koncepty a technikami procesu získávání znalostí z dat. Cílem práce je demonstrovat dostupné prostředky jazyka Python, které umožňují provádět jednotlivé kroky tohoto procesu. Práce je zaměřena především na metody a techniky detekce odlehlých pozorování, založené na shlukování a klasifikaci. Jedná se o řešení analytické úlohy, která se týká zdrojů dat s omezeným množstvím využitelné informace. Tato kontrolní činnost by měla sloužit k detekci podezřelých prodejních transakcí nějaké společnosti, které mohou znamenat pokusy o podvod jejích prodejci.
|
|
|
Analýza dat síťové komunikace mobilních zařízení
Abraham, Lukáš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Práce na svém začátku popisuje protokoly DNS a SSL/TLS, věnuje se hlavně komunikaci mezi zařízeními pomocí těchto protokolů. Poté si povíme něco o předzpracování dat a jejich čištění. Dále se práce zaobírá základními technikami pro dolování dat, jako jsou klasifikace dat, asociační analýza, vyhledávání dokumentů, regresní analýza a shluková analýza. V další kapitole si můžeme přečíst něco o tom, jak se dají identifikovat mobilní zařízení v síti. Zhodnotíme datové sady, které obsahují nasbíraná data z komunikace mezi protokoly DNS a SSL/TLS se kterými se bude pracovat v praktické části. Po té se konečně dostaneme k návrhu systému pro analýzu dat síťové komunikace. Popíšeme si použité knihovny a celou implementaci systému. Provedeme velké množství experimentů, které na konec ohodnotíme.
|
|
|
Analýza dat síťové komunikace mobilních zařízení
Abraham, Lukáš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Práce na svém začátku popisuje protokoly DNS a SSL/TLS, věnuje se hlavně komunikaci mezi zařízeními pomocí těchto protokolů. Poté si povíme něco o předzpracování dat a jejich čištění. Dále se práce zaobírá základními technikami pro dolování dat, jako jsou klasifikace dat, asociační analýza, vyhledávání dokumentů, regresní analýza a shluková analýza. V další kapitole si můžeme přečíst něco o tom, jak se dají identifikovat mobilní zařízení v síti. Zhodnotíme datové sady, které obsahují nasbíraná data z komunikace mezi protokoly DNS a SSL/TLS se kterými se bude pracovat v praktické části. Po té se konečně dostaneme k návrhu systému pro analýzu dat síťové komunikace. Popíšeme si použité knihovny a celou implementaci systému. Provedeme velké množství experimentů, které na konec ohodnotíme.
|
|
|
Zpracování obchodních dat finančního trhu
Olejník, Tomáš ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Kreslíková, Jitka (vedoucí práce)
Studijní částí diplomové práce je seznámení se s principy vysoko-frekvenčního obchodování na finančních trzích a primárně se věnuje devizovému trhu. Práce je zaměřena na sběr trţních dat, jejich uloţení a následnou filtraci. Rozhodování na základě nekvalitních dat často vede v obchodním světě k fatálním následkům, proto čištění představuje důleţitou část při zpracování dat. V práci je popsán adaptabilní algoritmus čištění dat, který je schopen se přizpůsobit jednotlivým trhům a situaci, která na nich v daném momentě panuje. Dle návrhu je implementována modulárně rozšiřitelná aplikace schopná sběru dat, jejich uloţení a následné filtrace.
|
|
|
Případová studie na dolování z dat v jazyce Python
Stoika, Anastasiia ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá základními koncepty a technikami procesu získávání znalostí z dat. Cílem práce je demonstrovat dostupné prostředky jazyka Python, které umožňují provádět jednotlivé kroky tohoto procesu. Práce je zaměřena především na metody a techniky detekce odlehlých pozorování, založené na shlukování a klasifikaci. Jedná se o řešení analytické úlohy, která se týká zdrojů dat s omezeným množstvím využitelné informace. Tato kontrolní činnost by měla sloužit k detekci podezřelých prodejních transakcí nějaké společnosti, které mohou znamenat pokusy o podvod jejích prodejci.
|
|
|
Predikce hodnot v čase
Maršová, Eliška ; Bařina, David (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá predikcí číselných řad, jejichž aplikace je vhodná i pro predikci vývoje cen na burze. Jsou vysvětleny postupy analýzy a práce s cenovými grafy. Také jsou objasněny způsoby strojového učení. Znalosti jsou využity k sestavení programu, který v řadě nalezne vzory umožňující predikci.
|
|
|
Dolování z dat v prostředí informačního systému K2
Figura, Petr ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tento projekt vznikl jako firemní zadání společnosti K2 atmitec Brno s.r.o. Jeho výsledkem je modul pro dolování dat v prostředí informačního systému K2. Navrhovaný modul implementuje asociační analýzu nad daty datového skladu informačního systému K2. Analyzovaná data obsahují informace z prodejů evidovaných v informačním systému K2. Modul tedy implementuje analýzu nákupního košíku.
|
|
|
Model realizované stochastické volatility v praxi
Vavruška, Marek ; Zouhar, Jan (vedoucí práce) ; Formánek, Tomáš (oponent)
Tato práce aplikuje model realizované stochastické volatility Koopmana a Schartha (2011) na pět akcií obchodovaných na NYSE. Cílem této práce je zkoumání vlivu zrychlení procesu přípravy dat, vynecháním kroku vyžadujícího kótovaná data. Struktura modelu realizované stochastické volatility pracuje s odhady realizované volatility jako s vychýlenými odhady integrované volatility, což rovněž podporuje toto zjednodušení. Počet chybně zapsaných obchodů se výrazně snížil v posledních několika letech. Citlivost přesnosti jednodenních předpovědí realizované volatility na délku dat je zkoumána pomocí předpovědí konstruovaných na základě různé délky pohyblivých oken. Použití nejdelší časové řady nevede k nejpřesnějším předpovědím modelu, měřených pomocí průměru čtverců odchylek. Bylo potvrzeno dominantní postavení modelu realizované stochastické volatility ve smyslu nejnižšího průměru čtverců odchylek jednodenních předpovědí.
|
host ::
RSS.