Aplikace umělé inteligence při obchodování na kapitálových trzích - Waisová, Linda (2025)
Tato práce se zaměřuje na aplikaci metod umělých neuronových sítí při predikci akciových časových řad. Byly vybrány 4 známé metody MLP, RNN, LSTM a CNN, které jsou mezi sebou porovnány pomocí různých metrik. Dále práce zkoumá, zda dokáží být modely při definovaném nastavení ziskové a zároveň zda dokáží překonat benchmark, který byl stanoven jako strategie „Buy & Hold“ indexu S&P 100. Analýza byla prováděna na denních datech akcií indexu S&P 100. Jako globální dataset byl přidán index volatility VIX. Výsledky praktické části ukázaly, že žádný z testovaných modelů nepřekonal výkonnost pasivní strategie „Buy & Hold“. Relativně nejlepší výsledky dosáhl model LSTM, zatímco nejméně úspěšný byl model MLP.