Predikce kursů pro obchodování na akciových trzích
Loading...
Date
Authors
Mikulenčák, Roman
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
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.
The work deals with an automatic trading system and adaptive training. Is used both technical and automatic fundamental analyses, therefore as inputs to the neural network is used historical data exchanges and text data from reports. It explains the basics of trading, technical analysis and technical terms. The work deals with technical and fundamental analysis. It contains a description of algorithmic nature, program implementation and experiment with developed trading system. The selected strategy is compared to other approaches.
The work deals with an automatic trading system and adaptive training. Is used both technical and automatic fundamental analyses, therefore as inputs to the neural network is used historical data exchanges and text data from reports. It explains the basics of trading, technical analysis and technical terms. The work deals with technical and fundamental analysis. It contains a description of algorithmic nature, program implementation and experiment with developed trading system. The selected strategy is compared to other approaches.
Description
Keywords
Obchodování , trh cenných papírů , burza , strategie , svíčkový graf , svíčkové formace , predikce burzy , předpověď vývoje kurzu , neuronové sítě , fundamentální analýza , Trading , stock market , stock exchange , strategy , candlestick chart , candle formation , stock market prediction , stock forecast , neural network , fundametal analysis
Citation
MIKULENČÁK, R. Predikce kursů pro obchodování na akciových trzích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Inteligentní systémy
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, CSc. (předseda)
prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc. (místopředseda)
Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen)
Ing. William Steingartner, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2015-06-23
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Jak je možné, že svíčkové grafy nám mohou poskytnou mnohem více informace než OHLC grafy, když oba zobrazují stejné hodnoty (OHLC)? - strana 8 Proč si myslíte, že adaptivní trénování je lepší? Neztrácí tím síť globání pohled na data a nestává se zranitelnou (je přetrénovaná na aktuálním dění na trhu)? Proč si myslíte, že výběr jedné z deseti inicializací je dobrá strategie? Podle mne to svědčí o neoptimálním trénování. Pokud by síť byla natrénovaná optimálně, na náhodné inicializaci by nezáleželo (signifikantně).
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena