Aplikácia umelej inteligencie pri obchodovaní na kapitálových trhoch - Kadubec, Matúš (2025)
Diplomová práca skúma aplikáciu umelej inteligencie pri obchodovaní na kapitálových trhoch, zameriava sa na využitie metód umelej inteligenice, najmä LSTM neurónových sietí a PCA analýzy, na predikciu smeru pohybu cien akciového indexu Dow Jones Industrial Average. Teoretická časť práce predstavuje kvantitatívne metódy obchodovania, technické a fundamentálne indikátory a princípy umelej inteligencie. Empirická časť analyzuje výkonnosť modelov pri optimalizácii predikčných stratégií. Výsledky ukazujú, že kombinácia LSTM a PCA môže zlepšiť presnosť predikcie a výkonnosť obchodovania. Práca zdôrazňuje praktické implikácie a potenciál AI pri optimalizácii obchodných rozhodnutí, pričom identifikuje limity a priestor pre ďalší výskum, najmä v oblasti hybridných modelov a integrácie alternatívnych dátových zdrojov.