|
| |
|
|
Predikce kursů pro obchodování na akciových trzích
Mikulenčák, Roman ; Szőke, Igor (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá automatickým obchodním systémem s využitím neuronových sítí a adaptivním trénováním. Použita je jak technická tak automatická fundamentální analýza, proto jsou jako vstupy do neuronové sítě použita jak historická data burzy tak i textová data ze zpráv. Práce také vysvětluje základy obchodování, technickou analýzu a odborné termíny. Obsahuje popis algoritmické podstaty, implementace programu a experiment vytvořený obchodním systémem. Vybraná strategie je srovnána s jinými přístupy.
|
|
|
Elektronické obchodování s cennými papíry
Mikulenčák, Roman ; Szőke, Igor (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá automatickým obchodním systémem s rozpoznáváním svíčkových formací pomocí lineární klasifikace s adaptivním trénováním vah. Vysvětluje základy obchodování, technickou analýzu a odborné termíny. Obsahuje popis algoritmické podstaty, implementace programu a experiment vytvořený obchodním systémem. Srovnání vybranou strategii s jinými přístupy.
|
|
|
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.
|
|
|
Predikce kursů pro obchodování na akciových trzích
Mikulenčák, Roman ; Szőke, Igor (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá automatickým obchodním systémem s využitím neuronových sítí a adaptivním trénováním. Použita je jak technická tak automatická fundamentální analýza, proto jsou jako vstupy do neuronové sítě použita jak historická data burzy tak i textová data ze zpráv. Práce také vysvětluje základy obchodování, technickou analýzu a odborné termíny. Obsahuje popis algoritmické podstaty, implementace programu a experiment vytvořený obchodním systémem. Vybraná strategie je srovnána s jinými přístupy.
|
|
| |
|
|
Analýza burzovních dat
Prajer, Jiří ; Jelínek, Jiří (vedoucí práce) ; Dvořák, Pavel (oponent)
Práce charakterizuje burzovní prostředí, systém a jeho základní principy fungování. Dále se zaměřuje na burzovní data a metody analýzy těchto dat. Autor postupně osvětluje vývoj technické analýzy od klasických teorií a grafických metod přes moderní grafické metody a technické indikátory až po nejnovější analytické metody, tzv. umělou inteligenci. V praktické části se pak autor věnuje predikci reálného burzovního trhu pomocí metod umělé inteligence s využitím poznatků moderní technické analýzy.
|
host ::
RSS.