Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Loading...
Date
Authors
Červíček, Karel
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
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.
Forex is the biggest foreign exchange market. Thanks to high liquidity it is a good candidate for intraday trading with certain trading strategies based on technical and fundamental analysis.Trading strategies can be proposed for automatic algorithmic trading.Strategy in this article is designed with a neural network that holds positions as approximator of time series data based on the exchange rate, which can predict the future.
Forex is the biggest foreign exchange market. Thanks to high liquidity it is a good candidate for intraday trading with certain trading strategies based on technical and fundamental analysis.Trading strategies can be proposed for automatic algorithmic trading.Strategy in this article is designed with a neural network that holds positions as approximator of time series data based on the exchange rate, which can predict the future.
Description
Citation
ČERVÍČEK, K. Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
Ing. Jaroslav Rozman, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-06-13
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 A. Otázky u obhajoby: Zkoušel jste měnit počet skrytých vrstev, případně jejich velikost v neuronové síti? Jaký význam má regularizace trénování parametrů neuronové sítě?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena