Inteligentné systémy a predikcia časových radov - Urbanová, Sabína; Witzany, Jiří, 1966-; Juhászová, Jana; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví (2019)
Diplomová práca sa zaoberá popisom a zostrojením troch modelov, doprednej neurónovej siete učiacej sa na základe algoritmu spätného šírenia chyby, rekurentnej siete LSTM (long short-term memory) a autoregresný integrovaný kĺzavý priemer ARIMA. K analýze sú použité informácie o otváracích, uzatváracích cenách, najvyššej a najnižšej cene v danom dni a zobchodovaného objemu desiatich akcií obchodovaných na New York Stock Exchange. Dostupné dáta (od januára 2010 do decembra 2016) sú rozdelené do dvoch množín, na prvej, trénovacej množine prebieha proces učenia, na druhej, testovacej, overujeme predikčnú schopnosť modelu, kde predikovaná hodnota je uzatváracia cena daného dňa. Pre posúdenie, či daný model má pre nás, ako investora nejaký prínos, si definujeme jednoduchú stratégiu. Na konci prebehne zhodnotenie, ktorý model nám za použitia danej stratégie prinesie najlepšie výsledky.
Vedoucí práce: Jiří Witzany
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví, 2019
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2019
Způsob přístupu: Internet
Keywords: finance [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses