|
|
Automatizovaná investiční strategie pro obchodování vybrané kryptoměny
Melzrová, Anežka ; Budík, Jan (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatizovanou investiční strategií navrženou pro kryptoměnový trh. Vybraná kryptoměna je charakterizována a zanalyzována. Jsou zhodnoceny existující automatizované investiční strategie a následně je navržena automatizovaná investiční strategie vlastní. Všechny tyto strategie jsou testovány na historických datech vybrané kryptoměny a je vyhodnocen jejich přínos.
|
|
|
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
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Matematické metody v ekonomii
Florescu, Chiril ; Budík, Jan (oponent) ; Novotná, Veronika (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá problematikou opčního obchodování a jeho pokročilými strategii aplikovanými na finančních trzích s využitím algoritmického obchodování. Obsahem teoretické časti je základní koncepce finančního trhu, detailní charakteristika investičního instrumentu s jeho hraničními vlastnostmi a nastínění oblasti algo-trading. V následující kapitole je provedena implementace a analýza kombinovaných opčních pozic na podkladová aktiva typu akcií a exchange traded funds s využitím beta vážené delty. Výsledkem práce je navržení trading strategie, backtestování na historických datech a optimalizování jednotlivých parametrů pro vyšší efektivitu.
|
|
|
Automatizovaná investiční strategie pro obchodování vybrané kryptoměny
Melzrová, Anežka ; Budík, Jan (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá automatizovanou investiční strategií navrženou pro kryptoměnový trh. Vybraná kryptoměna je charakterizována a zanalyzována. Jsou zhodnoceny existující automatizované investiční strategie a následně je navržena automatizovaná investiční strategie vlastní. Všechny tyto strategie jsou testovány na historických datech vybrané kryptoměny a je vyhodnocen jejich přínos.
|
|
|
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.
|
|
|
Algoritmické a vysokofrekvenční obchodování na kapitálovém trhu
Kádě, Lukáš ; Kohajda, Michael (vedoucí práce) ; Kotáb, Petr (oponent)
Algoritmické a vysokofrekvenční obchodování na kapitálovém trhu Abstrakt Předmětem této diplomové práce je právní úprava a vývoj právní úpravy algoritmického a vysokofrekvenčního obchodování na kapitálovém trhu jak obecně v rámci komunitárního práva, tak v rámci vybraných evropských států, a dále USA a Japonska. Cílem této práce je vymezit donedávna ještě nepříliš legislativně uchopené pojmy algoritmického a vysokofrekvenčního obchodování, nastínit vývoj jejich právní úpravy, porovnat přístupy k právní úpravě ve vybraných zemích, a nakonec vývoj tohoto fenoménu zhodnotit. Pro svůj cíl využívá práce deskriptivní metodu při definování stěžejních pojmů a rozboru pozitivní právní úpravy, dále pak dedukci při hodnocení a komparaci při porovnání jednotlivých přístupů k právní úpravě. V první kapitole je vymezen kapitálový trh jako prostředí, ve kterém dochází k algoritmickému a vysokofrekvenčnímu obchodování, včetně jeho historického vývoje, účastníků a orgánů dohledu. Ve druhé kapitole jsou pak pojmy algoritmického a vysokofrekvenčního obchodování definovány s přihlédnutím k jejich historickému vývoji a jejich společným znakům, ale i jednotlivým specifikům. Popsány a analyzovány jsou v této kapitole také jejich klíčové aspekty a související pojmy jako kolokace, latence a naposled některé druhy vysokofrekvenčního...
|
|
|
Neural Networks for Machine Learning in Algorithmic Trading
Koubek, David ; Krištoufek, Ladislav (vedoucí práce) ; Debatz, Laure (oponent)
This thesis investigates the forecasting ability of the artificial neural network (ANN) models on five major currency pairs and compares the accuracy of several ANN ar- chitectures to the difficult to outperform random walk (RW) benchmark. The ANNs mostly stand ground against the RW, yet fail to attain significantly different results for most of the currencies in out-of-sample testing. A good predictive accuracy of a few ANN models was shown only for the Japanese yen in our results. Less complex neural network architectures supported the notion of having better generalisation capabilities for most of our datasets. JEL Classification C01, C32, C45, C51, C52, C53, C87 Keywords artificial neural networks, machine learning, finan- cial markets, Forex, day trading, algorithmic trad- ing, pattern recognition, computational learning the- ory, backtesting, forecasting Author's e-mail 56374598@fsv.cuni.cz, mrkoubek@gmail.com Supervisor's e-mail ladislav.kristoufek@fsv.cuni.cz Abstrakt Tato práce zkoumá schopnost modelů na bázi neuronových sítí (ANN) předpovídat budoucí cenu pěti hlavních měnových párů a porovnává přesnost předpovědí s těžce překonatelným modelem random walk (RW), který vždy hádá následující cenu jako totožnou se současnou cenou. ANN modely převážně obstály oproti RW, ale pro většinu měn...
|
|
|
Algoritmické obchodování párů
Razumňak, Michal ; Stádník, Bohumil (vedoucí práce) ; Fučík, Vojtěch (oponent)
Párové obchodování je velmi dobře známou obchodní strategií založenou na statistické arbitráži. Tato strategie využívá krátkodobé odchýlení střední hodnoty poměru cen dvou vysoce korelovaných akcií ze stejného sektoru jako příležitost k otevření pozice. Následně očekává, že až se poměr cen vrátí ke své původní střední hodnotě, dojde k uzavření pozice. Jedná se o strategii využívanou již mnoho let a cílem této práce bylo otestovat, zda tato strategie dokáže být profitabilní i v aktuálních tržních podmínkách. Byly využity data počínající rokem 2010 až do dubna 2017 na všech akciích, které jsou obsaženy v indexu S&P 500. Nakonec bylo na základě historických dat potvrzeno, že oproti náhodně obchodujícímu agentovi dokázala strategie párového obchodování vygenerovat profit 25x vyšší. Tudíž lze stále považovat párové obchodování za profitabilní strategii.
|
host ::
RSS.