Predikce obchodních signálů na českém trhu pomocí indexu volatility a strojového učení - Kašpar, Marek (2025)
Tato diplomová práce se zabývá využitím strojového učení pro predikci vývoje českých akcií s využitím indexů volatility VIX a VSTOXX. Pro tvorbu cílové proměnné je použita metoda triple barrier labeling. Báze prediktorů je vytvořena na základě akciových dat, indexů volatility a vybraných makroekonomických ukazatelů. Predikce obchodních signálů je realizována pomocí ensemble stromových modelů, a to náhodného lesu a XGBoostu, jejichž hyperparametry jsou optimalizovány grid search metodou s křížovou validací. Modely jsou aplikovány na akcie společností ČEZ, a. s., Komerční banka, a. s. a Philip Morris ČR, a. s. za období od roku 2013 do října 2025. Výsledky ukazují, že oba modely dosahují mírně lepších výsledků než náhodná klasifikace, ale po zohlednění transakčních nákladů zpravidla nedokážou systematicky překonat benchmarkové strategie Buy and Hold ani momentovou strategii. Práce tak ukazuje, že predikce českých akcií založená na indexech volatility a stromových modelech má omezenou praktickou využitelnost, a to zejména díky charakteru českého kapitálového trhu, vysoké frekvenci obchodů generovaných modely a s tím souvisejícími transakčními náklady.