Aplikace umělé inteligence při obchodování na kapitálových trzích - Waisová, Linda; Fičura, Milan; Volf, Lukáš; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví (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.
Vedoucí práce: Milan Fičura
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: finance [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses