Aplikace metod umělé inteligence pro obchodování na měnových trzích - Greguš, Rastislav (2024)
V této diplomové práci jsme se zaměřili na to, zda lze ve vysoce konkurenčním a efektivním prostředí, jako jsou finanční trhy, vytvořit ziskové obchodní strategie. Pro tento úkol jsme aplikovali nejznámější modely umělé inteligence (LSTM, MLP, RNN, GRU, CNN) a strojového učení (k-NN, Random Forest, logistická regrese). Řešili jsme klasifikační problém a odhadovaný směr pohybu založeném na volatilitě. V jedné možnosti jsme použili jen minulé výnosy a ve druhé vysoký počet technických a makroekonomických indikátorů jako prediktorů. U měnových párů jsme dokázali, že použití technických indikátorů pomohlo k plošnému zlepšení sledované t-statistiky, zatímco na kryptoměnovém trhu evidujeme lepší výsledky při použití jednoduššího modelu. Modely umělé inteligence neprokázaly značnou výhodu hlavně před logistickou regresí, která tímto pokročilým přístupem sekundovala, dokonce je v jistých případech překonala. Rovněž tato práce potvrdila, že trhy nejsou dokonale efektivní a lze nalézt ziskové příležitosti.