Algoritmické obchodování na burze s využitím umělých neuronových sítí
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato diplomová práce se zabývá algoritmickým obchodováním na burze s využitím umělých neuronových sítí. V první částí jsou popsány základní termíny týkající se obchodování na burze a algoritmického obchodování, také je zde k dispozici teoretický úvod do neuronových sítí. V druhé částí jsou specifikována data, na kterých bude probíhat simulace obchodování. Na těchto datech se také učí neuronová síť. Ta je využita pro predikci budoucí hodnoty trhu v automatické obchodní strategii. Ke konci je navzájem porovnáno několik strategií s různými variantami neuronových sítí.
This diploma thesis delas with algoritmic trading using neural networks. In the first part, some basic information about stock trading, algorithmic trading and neural networks are given. In the second part, data sets of historical market data are used in trading simulation and also as training input of neural networks. Neural networks are used by automated strategy for predicting future stock price. Couple of automated strategies with different variants of neural networks are evaluated in the last part of this work.
This diploma thesis delas with algoritmic trading using neural networks. In the first part, some basic information about stock trading, algorithmic trading and neural networks are given. In the second part, data sets of historical market data are used in trading simulation and also as training input of neural networks. Neural networks are used by automated strategy for predicting future stock price. Couple of automated strategies with different variants of neural networks are evaluated in the last part of this work.
Description
Citation
CHLUD, M. 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
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda)
doc. Mgr. Jaroslav Hrdina, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Miroslav Švéda, CSc. (člen)
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-06-20
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: Proč má normalizace dat tak zásadní vliv na úspěšnost trénování? Z jakého důvodu si myslíte že trénování na jedné datové sadě dopadne dobře a na druhé selže kompletně (TF)? V klasifikačním problému jste používal třídy LONG a SHORT a ty měly problém využít celý obor hodnot tanh - vyzkoušel jste aplikovat Softmax na výstup této sítě?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení