Výběr obchodní strategie s podporou neuronové sítě

Chodora, Jan

Výběr obchodní strategie s podporou neuronové sítě

dc.contributor.advisor	Mainzer Tomáš, Ing. Ph.D.
dc.contributor.author	Chodora, Jan
dc.contributor.referee	Prantl Martin, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted	2022-6-14
dc.date.accessioned	2022-08-29T14:33:20Z
dc.date.available	2021-10-4
dc.date.available	2022-08-29T14:33:20Z
dc.date.issued	2022
dc.date.submitted	2022-5-5
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá obchodováním na kapitálových trzích založeném na neuronové síti. Data jsou nejprve stažena z příslušných zdrojů, poté probíhá jejich normování a předzpracování indikátory technické analýzy. Toto tvoří vstup do neuronové sítě, která vrátí pro testovací data predikci (očekávaný testovací signál). V práci jsou zpracovány dvě metody tvorby vstupního signálu, dvousložková a šestisložková. Výsledná predikce neuronové sítě je testována na několika experimentech, kdy je kontrolována shoda naučeného modelu s testovacím signálem a schopnost utvářet predikce, na jejichž základě se budou provádět obchody generující zisk. V rámci této práce jsou mimo jiné natrénované modely testovány na datech z jiného zdroje než je ten, na kterém byly natrénovány.	cs
dc.description.abstract-translated	This thesis focuses on investments on the capital market, mainly on trading decisions based on a neural networks predictions. First, the data is downloaded from its sources, then it proceeds with to be normalized and pre-processed using indicators from the technical analysis. The result of this process if transferred to an input layer of the neural network which returns a prediction for the test (data) set. This thesis also focuses on the methods of creating a training signal, which is represented as a w or 6 dimensional signal. Part of this signal is predicted by the neural network. The predicted model is then tested in several experiments where it is tested if it matches the pattern it obtained. Based on the model, trading is simulated. This thesis also includes experiments where the model is trained on data from different sources then the test source.	en
dc.description.result	Obhájeno
dc.format	43 s
dc.identifier	89756
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/49549
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení
dc.subject	investování	cs
dc.subject	neuronová síť	cs
dc.subject	indikátory technické analýzy	cs
dc.subject	kapitálový trh	cs
dc.subject.translated	investment	en
dc.subject.translated	neural network	en
dc.subject.translated	indicators of technical analysis	en
dc.subject.translated	capital market	en
dc.thesis.degree-grantor	Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-level	Bakalářský
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Informatika a výpočetní technika
dc.title	Výběr obchodní strategie s podporou neuronové sítě	cs
dc.title.alternative	Neural network based trading decision support	en
dc.type	bakalářská práce
local.relation.IS	https://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=89756