Aplikace umělé inteligence při obchodování s kryptoměnami - Urbanová, Michaela; Fičura, Milan; Vacek, Vladislav; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví (2026)
Tato práce se zabývá možností využití rekurentních neuronových sítí typu LSTM a GRU pro predikci denních logaritmických výnosů vybraných kryptoměn (BTC, ETH, LTC, BNB). Na základě denních dat typu OHLCV z období 2017–2024 jsou konstruovány tři sady vstupních proměnných: základní sada (transformované cenové a objemové proměnné a logaritmické výnosy), sada technických indikátorů a sada technických indikátorů spolu s makroekonomickými daty. Predikční modely LSTM a GRU jsou kalibrovány pro různé délky paměti (10, 20, 50 dní), počty neuronů a všechny tři sady a jejich výkonnost je hodnocena pomocí RMSE, MAE a directional accuracy. Výsledky ukazují, že denní výnosy kryptoměn jsou z hlediska jednorázové predikce obtížně předvídatelné: náhodná procházka (random walk) zůstává ve všech případech velmi silným benchmarkem a nejlepší neuronové sítě se k ní pouze těsně přibližují. Následně jsou na základě predikcí sestaveny jednoduché strategie typu Long/Short, které jsou porovnány s pasivní strategií Buy&hold. U všech čtyř kryptoměn se daří nalézt konfigurace, jejichž strategie v testovacím období dosahují vyššího annualizovaného výnosu a Sharpe ratio než Buy&hold, zejména u volatilnějších altcoinů. Tato nadvýkonnost je však podmíněna ex post výběrem „nejlepších“ modelů a zanedbáním transakčních nákladů, a proto je nutné ji interpretovat opatrně jako ilustraci potenciálu i limitů hlubokých neuronových sítí při krátkodobé predikci kryptoměn.
Vedoucí práce: Milan Fičura
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby
Způsob přístupu: Internet
Keywords: finanční inženýrství [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses