Detekce Elliotových vln
Loading...
Date
Authors
Kaleta, Marek
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Práce se zabývá detekcí Elliottových vln, statistického nástroje k popisu a předvídání trhu. Práce obsahuje návrhy možných metod jejich detekce a jejich zhodnocení. Z možných metod je pak rozpracována detekce impulsů pomocí umělých neuronových sítí, konkrétně množiny vícevrstvých perceptronů zapojených do jednoduché committee machine. Výstupem práce je program detekující Elliottovy vlny. Program hledá vlny přímo na vstupní časové řadě pomocí neuronových sítí a pak na tvoří hierarchickou strukturu vln.
This work deals with Elliott wave detection, which are statistical tool used to describe financial makret cycles and predict market trends. The work proposes methods to detect Elliott Waves and evaluetes them. From several methods of Elliott wave detection, Committee machines of multilayer perceptrons are used. Result of this work is a program, which detect Elliott impulse waves on input signal and builds hierarchy of Elliott waves.
This work deals with Elliott wave detection, which are statistical tool used to describe financial makret cycles and predict market trends. The work proposes methods to detect Elliott Waves and evaluetes them. From several methods of Elliott wave detection, Committee machines of multilayer perceptrons are used. Result of this work is a program, which detect Elliott impulse waves on input signal and builds hierarchy of Elliott waves.
Description
Citation
KALETA, M. Detekce Elliotových vln [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, CSc. (předseda)
doc. Ing. Vladimír Drábek, CSc. (místopředseda)
doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (člen)
Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen)
Dr. Ing. Petr Peringer (člen)
Date of acceptance
2011-06-15
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak 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 " E ". Otázky u obhajoby: Z technické zprávy se zdá, že používáte pojmy Perceptron a neuron McCullocha a Pittse jako zaměnitelné, čemuž tak ale není. Můžete vysvětlit, jaký je mezi nimi rozdíl ? Uvádíte, že Vámi implementovaná detekce je pomalá. Můžete úvest, jak dlouho trvala např. detekce na příkladech, které uvádíte ve formě grafů ? Okna jaké délky jste používal pro dělení časové řady ?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena