SKOUMAL, K. Využití umělé inteligence na kapitálových trzích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta podnikatelská. 2014.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění stanovených cílů | A | ||
| Zvolený postup řešení, adekvátnost použitých metod | A | ||
| Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry | A | ||
| Praktická využitelnost výsledků | B | ||
| Uspořádání práce, formální náležitosti, použitá terminologie a odborná jazyková úroveň | A | ||
| Práce s informačními zdroji, včetně citací | B |
Práce se zaměřuje na problematiku modelování chování kapitálových trhů, jako typického představitele chaotického a velmi těžce předpověditelného systému. Autor diplomové práce si pro tuto úlohu zvolil techniku tzv. neuronových sítí, které jsou jedním z nástrojů znalostního inženýrství. V rámci teoretického úvodu práce je systematicky definováno prostředí, na něž je předpovědní model aplikován. Oblast finančních a kapitálových trhů, obchodních a analytických přístupů je popsána ve vhodné a ucelené formě s jasným vysvětlením důvodu zaměření praktické části diplomové práce. V závěru teoretické části jsou popsány vybrané techniky tzv. umělé inteligence se zaměřením na přírodou inspirované genetické algoritmy a neuronové sítě. Vzhledem k zaměření práce na snahu o předpověď chování chaotického systému kapitálového trhu je výběr techniky umělé neuronové sítě ve variantě bez učitele (tj. bez znalosti cílové hodnoty) logický. Praktická část práce se zaměřuje na popis vyvinutého produktu, který techniku neuronových sítí aplikuje na konkrétní příklady predikce vývoje cen akcií a doporučení pro případného investora. Výběr programovacího jazyka a prostředí MATLAB je vhodný vzhledem k jeho zaměření na matematické výpočty, simulace a specializaci na zpracování maticových výpočtů. Velmi oceňuji detailní a systematický popis kódu programu, včetně komentářů a zdůvodnění úprav modulů, popisu chování jednotlivých typů neuronových sítí. Praktické výstupy práce jsou pozitivní a ukazují praktickou aplikovatelnost technik umělé inteligence na problematiku podpory rozhodování při tvorbě investičních strategií. Jak číselné výsledky (celková ziskovost modelu), počet a typ provedených simulací, tak výsledná doporučení obsahující upozornění na reálná omezení vytvořeného nástroje považuji za velmi kvalitní a naplňující (v některých částech i překračující) stanovený cíl diplomové práce.
| Kritérium | Známka | Body | Slovní hodnocení |
|---|---|---|---|
| Splnění stanovených cílů | A | ||
| Zvolený postup řešení, adekvátnost použitých metod | A | ||
| Schopnost interpretovat dosažené výsledky a vyvozovat z nich závěry | A | ||
| Praktická využitelnost výsledků | B | ||
| Struktura práce, použitá terminologie a odborná jazyková úroveň | A | ||
| Práce s informačními zdroji | B |
eVSKP id 73415