Využití hlubokých neuronových sítí k predikci kurzu akcií s technickými indikátory - Ruban, Mariia; Quang, Tran Van; Dudzich, Viktar; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví (2025)
Tato diplomová práce zkoumá možnosti využití hlubokých neuronových sítí, konkrétně modelů RNN, LSTM a GRU, k predikci kurzů akcií na základě technických indikátorů. Práce se zaměřuje na propojení teoretických znalostí o procesech obchodování, technické analýze a moderních metod hlubokého učení. V teoretické části je popsána technická analýza finančních trhů, její nástroje, grafické metody a zásadní technické indikátory. Součástí je zároveň podrobný popis principů fungování neuronových sítí, jejich struktur, procesu učení a optimalizace. Praktická část zahrnuje předzpracování dat, aplikaci vybraných modelů a jejich evaluaci na historických datech. Modely byly testovány na různých metrikách výkonnosti a pak uděláno porovnání výsledků. Kromě toho byly popsané a testovány dvě investiční strategie: "kup a drž" a spekulační strategie založená na lokálních maximech a minimech. Výsledky ukázaly, že modely LSTM a GRU dosahují vyšší přesnosti a stability než tradiční RNN, zejména při predikci dlouhodobých trendů. Vizualizace predikcí a bodů rozhodování poskytly cenné informace pro optimalizaci investičních strategií. Tato práce přispívá k rozvoji znalostí o využití neuronových sítí v analýze finančních časových řad a jejich potenciálu v praktickém obchodování.
Vedoucí práce: Van Quang Tran
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: bankovnictví a pojišťovnictví [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses