Aplikace metod umělé inteligence při obchodování na akciových trzích - Borniakov, Maksim; Fičura, Milan; Folprecht, Marek; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví (2026)
Tato diplomová práce se zabývá využitím metod umělé inteligence při obchodování na akciových trzích a jejím cílem je empiricky ověřit, zda modely LSTM, Random Forest, XGBoost a logistická regrese dokážou na základě predikcí z historických dat (denní ceny 30 akcií z různých sektorů v období 2006–2025) sestavit obchodní strategie překonávající pasivní přístup „Kup a drž“. Modely jsou trénovány a testovány pomocí metody „rolling window“, která omezuje „look-ahead bias“ a umožňuje realističtější simulaci predikčního procesu. Predikce modelů jsou převedeny na obchodní signály a vyhodnoceny v rámci backtestu rovnoměrně vážené („equally-weighted“) portfoliové strategie se zohledněním transakčních nákladů. Výsledky ukazují, že přesnost predikcí se dlouhodobě pohybuje blízko úrovně náhodné klasifikace a že výkonnost strategií navržených modely je výrazně ovlivněna mírou obchodní aktivity, což poukazuje na praktické limity využití metod umělé inteligence v aktivním obchodování a zároveň naznačuje potenciál pro další výzkum.
Vedoucí práce: Milan Fičura
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta financí a účetnictví, 2026
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2026
Způsob přístupu: Internet
Keywords: finanční inženýrství [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses