Aplikace umělé inteligence při obchodování na kapitálových trzích - Svoboda, Marek (2019)
Tato diplomová práce zkoumá možnost využití metody umělé inteligence neuronových sítí pro predikci vývoje časových řad na akciových trzích. Byly sestaveny tři modely neuronových sítí, z nichž první představuje rekurentní LSTM neuronovou síť, sestavenou prostřednictvím programu Matlab. Zbylé dva modely neuronových sítí představují feed-forward neuronovou síť, kdy jeden z nich byl sestaven na základě modelu NAR a druhý na základě modelu NARX. Tyto dva modely byly také sestaveny prostřednictvím programu Matlab. Jako vstupní data slouží sedm akciových indexů, a to tři indexy z USA, dva z Evropy a dva z Asie. K vyhodnocení predikční schopnosti zkoumaných modelů je využito statistických metrik a metriky výnosnosti. Model rekurentní LSTM sítě dosahoval kladné výnosnosti, oproti strategii nákupu na počátku investičního období a prodeje na konci investičního období, u tří ze sedmi zkoumaných indexů. Nicméně, míry chybovosti mezi reálným vývojem a predikovaným vývojem akciových indexů byly velmi nízké, a proto je tento model hodnocen za využitelný pro predikci vývoje zkoumaných akciových indexů. Zbylé dva modely byly hodnoceny z hlediska chybovosti a dalších statistických metrik, kde za zvoleném období dosahovaly velmi kvalitních výsledků. Mohou být tedy také hodnoceny za vhodné pro predikci vývoje zkoumaných akciových indexů. Hlavním cílem této práce je zjistit, zda lze s dostatečnou přesností předpovídat budoucí vývoj zkoumaných akciových indexů.