Využití umělé inteligence pro automatizaci obchodování na burze

Abstract

Tahle diplomová práce se zabývá využitím umělé inteligence pro automatizaci obchodování na burze. Hlavním cílem bylo prozkoumat současné technologie aplikované v algoritmickém obchodování a následně navrhnout a vyvinout automatizovaný obchodní systém využívající umělou inteligenci. Práce se zaměřuje na různé aspekty algoritmického obchodování, včetně vysokofrekvenčního obchodování, cloudových řešení, strojového učení, blockchainu a smart contracts. Dále zkoumá aplikace umělé inteligence v obchodování, jako je prediktivní analytika a zpracování přirozeného jazyka, a diskutuje etické a regulační výzvy spojené s touto technologií. Návrh a vývoj automatizovaného obchodního systému je popsán detailně, včetně architektury systému, volby programovacích jazyků a nástrojů, a implementace obchodních algoritmů. Výsledky ukazují, že využití umělé inteligence může výrazně zvýšit efektivitu a přesnost obchodování na burze, avšak je třeba vzít v úvahu technologická a etická rizika. Tato práce přináší významný příspěvek k výzkumu v oblasti algoritmického obchodování a poskytuje základy pro další výzkum v optimalizaci obchodních algoritmů a integraci nových technologií.This thesis deals with the use of artificial intelligence for automating stock trading. The main objective was to investigate current technologies applied in algorithmic trading and then to design and develop an automated trading system using artificial intelligence. The work focuses on various aspects of algorithmic trading, including high frequency trading, cloud solutions, machine learning, blockchain and smart contracts. It also explores the applications of AI in trading, such as predictive analytics and natural language processing, and discusses the ethical and regulatory challenges associated with this technology. The design and development of an automated trading system is described in detail, including system architecture, choice of programming languages and tools, and implementation of trading algorithms. The results show that the use of artificial intelligence can significantly increase the efficiency and accuracy of stock trading, but technological and ethical risks must be considered. This thesis makes a significant contribution to research in the field of algorithmic trading and provides a foundation for further research in optimizing trading algorithms and integrating new technologies.