Fundamentální analýza numerických dat pro automatický trading - Huf, Petr (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2016)
Tato práce se zabývá využitím fundamentální analýzy v automatickém obchodování. Technická analýza využívá k predikci ceny hlavně její historické hodnoty a indikátory z této ceny odvozené. Fundamentální analýza naopak využívá informace z různých zdrojů k predikci cenového signálu, přičemž v této práci byly zkoumány pouze kvantitativní zdroje dat. Konkrétně se jedná o počasí, Forex, Google Trends, WikiTrends, historické ceny různých futures a souhrnná fundamentální data (porodnost, migrace, \dots). Takto získána data jsou zpracovávána LSTM neuronovou sítí, která provádí predikci ceny vybraných akcií. Na základě této predikce je postaven obchodní systém. Experimenty v této práci ukazují na zlepšení výsledků obchodního systému až o 8\% v úspěšnosti predikce díky zapojení fundamentální analýzy.

This thesis is aimed to exploitation of fundamental analysis in automatic trading. Technical analysis uses historical prices and indicators derived from price for price prediction. On the opposite, fundamental analysis uses various information resources for price prediction. In this thesis, only quantitative data are used. These data sources are namely weather, Forex, Google Trends, WikiTrends, historical prices of futures and some fundamental data (birth rate, migration, \dots). These data are processed with LSTM neural network, which predicts stocks prices of selected companies. This prediction is basis for created trading system. Experiments show major improvement in results of the trading system; 8\% increase in success prediction accuracy thanks to involvement of fundamental analysis.
Fundamental Analysis of Numerical Data for Automatic Trading
Keywords: Obchodování; neuronové sítě; data; počasí; fundamentální analýza; akcie; burza; strojové učení; rekurentní neuronové sítě; Trading; neural networks; data; weather; fundamental analysis; shares; stock exchange; machine learning; recurrent neural networks