Automatické obchodování kryptoměn
Loading...
Date
Authors
Vorobjev, Nikolaj
ORCID
Advisor
Referee
Mark
F
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá obchodováním na kryptoměnovém trhu. V teoretické části práce jsou popsány principy obchodování, technické analýzy, obchodních systémů a neuronových sítí. Po provedené rešerši brokerů společnost Binance je zvolena v roli zprostředkovatele obchodování a poskytovatele "real-time" dat; společnost CryptoDataDownload je zvolena v roli poskytovatele historických dat. Po seznámení se s použitými technologiemi, jsou navrženy prvky informačních obchodních systémů, umožňující komunikaci se vzdálenými servery a mezi sebou, za účelem obchodování, získávání a souběžného zpracovávání uživatelských, historických nebo "real-time" dat. Výsledné systémy mají poskytnout uživateli možnost manuálně, poloautomaticky (podle předem daného plánu) nebo automaticky (na základě rozhodnutí rekurentní neuronové sítě, naučené na historických datech) obchodovat a reagovat na změnu tendencí na trhu. Dále se práce přesouvá do praktické roviny, obsahující implementaci a experimenty nad vytvořenými systémy. V závěrečné části práce jsou zhodnoceny výsledky a jsou popsány možnosti vylepšení a rozšíření.
This thesis focuses on the trading in the cryptocurrency market. The theoretical part of the thesis describes the principles of trading, technical analysis, trading systems and recurrent neural networks. After conducting a search of brokers, Binance is chosen as a trading broker and real-time data provider; CryptoDataDownload is chosen as a historical data provider. After getting acquainted with the technologies used, elements of information trading systems are designed, enabling communication with remote servers and with each other, for the purpose of trading, obtaining and concurrent processing of user's, historical or real-time data. The resulting systems should provide to the user manual, semi-automatic (according to the plan) or automatic (according to the decisions of recurrent neural network, learned on historical data) trading and ability to respond to a change in the market. Furthermore, the thesis moves to the practical level, including implementation and experiments on created systems. In the final part of the thesis, the results are evaluated and the possibilities for improvement and expansion are described.
This thesis focuses on the trading in the cryptocurrency market. The theoretical part of the thesis describes the principles of trading, technical analysis, trading systems and recurrent neural networks. After conducting a search of brokers, Binance is chosen as a trading broker and real-time data provider; CryptoDataDownload is chosen as a historical data provider. After getting acquainted with the technologies used, elements of information trading systems are designed, enabling communication with remote servers and with each other, for the purpose of trading, obtaining and concurrent processing of user's, historical or real-time data. The resulting systems should provide to the user manual, semi-automatic (according to the plan) or automatic (according to the decisions of recurrent neural network, learned on historical data) trading and ability to respond to a change in the market. Furthermore, the thesis moves to the practical level, including implementation and experiments on created systems. In the final part of the thesis, the results are evaluated and the possibilities for improvement and expansion are described.
Description
Keywords
Automatické Obchodní Systémy, Obchodování, Technická analýza, Kryptoměny, Binance, LSTM, Python, Strojové učení, Plánovač událostí, Asynchronní programování, Multithreading, Automatic Trading Systems, Trading, Technical analysis, Cryptocurrencies, Binance, LSTM, Python, Machine learning, Event scheduler, Asynchronous programming, Multithreading
Citation
VOROBJEV, N. Automatické obchodování kryptoměn [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.
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. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Radim Kocman, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Matoušek, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Milet, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-08-24
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Výsledný systém neodpovídá bodu 2) a 3) zadání, zejména neprovádí automatické obchodování založené na historických datech. Předložený text neobsahuje odpovídající popis technického řešení. Student dále neuspokojivě odpověděl na dotazy oponenta. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující. Otázky u obhajoby: Pokyny k obhajobě: Ve své obhajobě předveďte splnění bodu 3 zadání, tj ověření vašich AOS na historických datech. Ve své obhajobě předveďte číselné (finanční) výstupy z činnosti vašeho programu.
Result of defence
práce nebyla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení