Srovnání tradičních a machine learningových metod při modelování aktiv finančních trhů - Tomášková, Tereza; Šimpach, Ondřej; Helman, Karel; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Tato práce se zabývá komparací metod tradiční statistiky a strojového učení při predikci logaritmických výnosů na různých typech aktiv. Pro lepší zobecnění chování aktiv jsou pro práci vybrány čtyři ETF, a to akciové, dluhopisové, komoditní a realitní. Jako zástupce tradičních metod jsou vybrány ARIMA a GARCH modely, pro strojové učení jsou zvoleny náhodné lesy, rekurentní neuronové sítě, dlouhé krátkodobé paměťové sítě a hybridní model neuronových sítí. V teoretické částí práce jsou představeny specifika finančních časových řad, transformace nutné pro práci s tradičními statistickými modely a následně jednotlivé metody modelování. V praktické části jsou ověřeny statistické předpoklady časových řad a vytvořeny modely. Jelikož ARIMA-GARCH model nedokázal odstranit heteroskedasticitu z reziduí, jsou pro následné predikce v rámci tradičních modelů použity pouze ARIMA modely. V rámci modelů strojového učení jsou definovány mřížkové vyhledávání, či náhodné vyhledávání pro práci s hyperparametry a zvoleny vhodné architektury modelů. Z výsledků vyplývá, že modely neuronových sítí dosahují lepších výsledků než ARIMA modely, zároveň ARIMA a hybridní model jsou jedinými modely, které ani u jednoho ETF nedosahují lepších výsledků, než při užití konstantního modelu, který predikuje pro každé období nulovou hodnotu.
Vedoucí práce: Ondřej Šimpach
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: statistika [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses