Vysokofrekvenční obchodování s měnami a kryptoměnami

Nonfried, Max

Vysokofrekvenční obchodování s měnami a kryptoměnami

dc.contributor.advisor	Pospíšil Jan, Ing. Ph.D.
dc.contributor.author	Nonfried, Max
dc.contributor.referee	Ekštein Kamil, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted	2023-6-13
dc.date.accessioned	2023-08-02T10:47:37Z
dc.date.available	2022-10-3
dc.date.available	2023-08-02T10:47:37Z
dc.date.issued	2023
dc.date.submitted	2023-5-4
dc.description.abstract	Tato práce se zaměřuje na využití klasických statistických metod, konkrétně AR, MA a ARIMA modelů, aplikovaných na vysokofrekvenční obchodní data. Uvažujeme dvě datové sady: první sada obsahuje cenové nabídky na měnovém páru EUR/USD, druhá sada obsahuje realizované obchody na kryptoměnovém páru BTC/USDT. Frekvence těchto dat je několik hodnot za sekundu. V teoretické části je podrobný popis matematických a statistických podkladů pro správné použití ARIMA mo\-delu a praktických informací ohledně obchodních principů. Praktická část popisuje zpracování dat, zahrnuje analýzu týkající se statistického rozdělení dat a dále uvádí porovnání strategie založené na předpovědi z ARIMA modelu se dvěma základními obchodními strategiemi. Praktická část také obsahuje stručnou rešerši tzv. zpětného testování obchodních strategií.	cs
dc.description.abstract-translated	The main focus of this thesis is on the utilization of classical statistical methods, specifically AR, MA and ARIMA models, with high frequency trading data. We consider two datasets: the first with quotes of the currency pair EUR/USD and the second with trades of the cryptocurrency pair BTC/USDT. The frequency of the data is several values per second in both cases. In the theoretical part of the thesis, there is a detailed description of the mathematical and statistical foundations for the proper use of the ARIMA model and practical information related to trading principles. The practical part introduces the description of data processing, including analysis of the statistical distribution of data, and furthermore, the comparison of a trading strategy based on the forecast from the ARIMA model and two basic trading strategies. The practical part also contains an overview of the so called backtesting of the trading strategies.	en
dc.description.result	Obhájeno
dc.format	71
dc.identifier	93746
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11025/53767
dc.language.iso	en
dc.publisher	Západočeská univerzita v Plzni
dc.rights	Plný text práce je přístupný bez omezení
dc.subject	vysokofrekvenční obchodování	cs
dc.subject	arima modely	cs
dc.subject	měny	cs
dc.subject	kryptoměny	cs
dc.subject	zpětné testování	cs
dc.subject.translated	high frequency trading	en
dc.subject.translated	arima model	en
dc.subject.translated	currency	en
dc.subject.translated	cryptocurrency	en
dc.subject.translated	backtesting	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	Inženýrská informatika
dc.title	Vysokofrekvenční obchodování s měnami a kryptoměnami	cs
dc.title.alternative	High frequency currency and cryptocurrency trading	en
dc.type	bakalářská práce