Aplikácie umelej inteligence pri obchodování na kapitálových trhoch - Borošová, Michaela (2025)
Diplomová práca sa zaoberá využitím umelej inteligencie pri predikciách finančných trhov, pričom porovnáva modely ARIMA-GARCH a LSTM (Long Short Term Memory). Tieto metódy boli aplikované na predikciu výnosov akcií indexu Dow Jones Industrial Average (DJIA). Výsledky ukázali, že ani jeden z týchto modelov neprekonal investičnú stratégiu „kúpiť a držať“. Hoci oba prístupy demonštrujú schopnosť analyzovať historické dáta a identifikovať trendy, ich efektivita v reálnych podmienkach je limitovaná. Práca identifikuje kľúčové faktory ovplyvňujúce úspešnosť týchto modelov a hodnotí ich obmedzenia, pričom navrhuje odporúčania pre ďalší výskum v oblasti strojového učenia a finančných trhov.