Analýza a predikce vývoje devizových trhů pomocí chaotických atraktorů a neuronových sítí

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Oldřich Rejnuš, CSc. (předseda) doc. Ing. Jiří Šremr, Ph.D. (místopředseda) Ing. Viktor Ondrák, Ph.D. (člen) Ing. Jan Budík, Ph.D., MBA (člen) Mgr. Eva Michalíková, Ph.D. (člen)cs
but.defenceprof. Rejnuš: technická analýza doc. Šremr: fraktál a jeho použití Ing. Ondrák: Kde vidíte úspěch svého systému Mgr. Michalíková: použití sw Matlab Otázky byly zodpovězenycs
but.jazykčeština (Czech)
but.programSystémové inženýrství a informatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorBudík, Jancs
dc.contributor.authorPekárek, Jancs
dc.contributor.refereeDostál, Petrcs
dc.date.created2014cs
dc.description.abstractPráce se zabývá komplexní analýzou a predikcí devizových trhů. Využívá při tom pokročilých metod umělé inteligence, zejména neuronových sítí a teorie chaosu. Představuje netradiční přístupy a metody z každé z těchto oblastí, srovnává je a aplikuje na reálný problém. Jádrem práce je návrh a srovnání několika predikčních modelů založených na zcela odlišných principech a teoriích. Výsledkem je výběr nejvhodnějšího predikčního modelu, jenž nese označení NAR + H. Model je hodnocen dle více kritérií, jsou diskutovány jeho klady a zápory, vyčíslena přibližná očekávaná ziskovost a riziko. Veškeré analytické, predikční a dílčí algoritmy jsou implementovány ve vývojovém prostředí Matlabu a tvoří jednotnou knihovnu všech použitých funkcí a skriptů. Ta je zároveň druhým hlavním výstupem práce.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with a complex analysis and prediction of foreign exchange markets. It uses advanced artificial intelligence methods, namely neural networks and chaos theory. It introduces unconventional approaches and methods of each of these areas, compares them and uses on a real problem. The core of this thesis is a comparison of several prediction models based on completely different principles and underlying theories. The outcome is then a selection of the most appropriate prediction model called NAR + H. The model is evaluated according to several criteria, the pros and cons are discussed and approximate expected profitability and risk are calculated. All analytical, prediction and partial algorithms are implemented in Matlab development environment and form a unified library of all used functions and scripts. It also may be considered as a secondary main outcome of the thesis.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationPEKÁREK, J. Analýza a predikce vývoje devizových trhů pomocí chaotických atraktorů a neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská. 2014.cs
dc.identifier.other74132cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/31833
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelskács
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectdevizové trhycs
dc.subjectumělá inteligencecs
dc.subjectneuronové sítěcs
dc.subjectteorie chaosucs
dc.subjectpredikcecs
dc.subjectHurstův exponentcs
dc.subjectLyapunovův exponentcs
dc.subjectchaotický atraktorcs
dc.subjectembedding teorémcs
dc.subjectNARcs
dc.subjectMatlabcs
dc.subjectforeign exchange marketsen
dc.subjectartificial intelligenceen
dc.subjectneural networksen
dc.subjectchaos theoryen
dc.subjectpredictionen
dc.subjectHurst exponenten
dc.subjectLyapunov exponenten
dc.subjectchaotic attractoren
dc.subjectembedding theoremen
dc.subjectNARen
dc.subjectMatlaben
dc.titleAnalýza a predikce vývoje devizových trhů pomocí chaotických atraktorů a neuronových sítícs
dc.title.alternativeAnalysis and Prediction of Foreign Exchange Markets by Chaotic Attractors and Neural Networksen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2014-06-16cs
dcterms.modified2014-06-24-09:40:13cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta podnikatelskács
sync.item.dbid74132en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 16:45:53en
sync.item.modts2025.01.15 15:30:33en
thesis.disciplineInformační managementcs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská. Ústav informatikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.75 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
7.33 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_74132.html
Size:
5.04 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_74132.html
Download
Collections
2014