|
|
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.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.