Fundamentální analýza pro automatické obchodní systémy
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Táto práca sa zaoberá vytvorením automatických obchodných systémov schopných odhadnúť budúci vývoj cien predom vybraných akcií. Za účelom vytvorenia vhodnej investičnej stratégie sa využívajú predovšetkým prvky fundamentálnej analýzy, ako napríklad ročné výnosy spoločnosti, jej zisky, úroveň vlastného kapitálu či zadĺženosť. Všetky akcie sú klasifikované pomocou týchto fundamentov, kde výsledok tejto klasifikácie rozhodne o kúpe či predaji danej akcie. Pre potreby tejto práce bolo vytvorených 5 automatických obchodných systémov, s cieľom porovnať rôzne prístupy k ohodnocovaniu akcií, manažovaniu či diverzifikácii obchodného portfólia. Vytvorené systémy boli riadne otestované na historických dátach, pričom za účelom určenia ich komplexnosti prebiehalo testovanie v obdobiach ekonomickej recesie, ale aj expanzie. Pri všetkých vytvorených systémoch bola zaznamenaná vysoká výnosnosť, pričom u väčšiny z nich bol zaznamenaný potenciál generovať zisk aj z dlhodobého hľadiska. Na základe obdržaných výsledkov je možné konštatovať, že fundamentálna analýza má v oblasti automatických obchodných systémov svoje opodstatnenie, a teda zvyšuje šance na generovanie zisku.
This thesis deals with the creation of automatic trading systems which are able to predict market trends for stocks selected in advance. Proper trading strategy of this system is mainly created from the elements of fundamental analysis, such as annual returns of company, it's gains, level of shareholder's equity or total debt. All the stocks are classified by these fundaments, where result of this classification determines whether to buy or sell the stock. For the purpose of this thesis, 5 autamatic trading systems were created in order to compare different approaches to the stock evaluation, managment or diversification of business portfolio. Created systems were properly tested on historical data and, in order to determine their level of complexity, tests were executed in both periods of economic recession and expansion too. All the created systems reported great returns and most of them have potential to generate long-term gains. On the basis of received results, it is possible to make conclusion that fundamental analysis has a high value in the field of automatic trading systems, and it increases the chances of generating a profit.
This thesis deals with the creation of automatic trading systems which are able to predict market trends for stocks selected in advance. Proper trading strategy of this system is mainly created from the elements of fundamental analysis, such as annual returns of company, it's gains, level of shareholder's equity or total debt. All the stocks are classified by these fundaments, where result of this classification determines whether to buy or sell the stock. For the purpose of this thesis, 5 autamatic trading systems were created in order to compare different approaches to the stock evaluation, managment or diversification of business portfolio. Created systems were properly tested on historical data and, in order to determine their level of complexity, tests were executed in both periods of economic recession and expansion too. All the created systems reported great returns and most of them have potential to generate long-term gains. On the basis of received results, it is possible to make conclusion that fundamental analysis has a high value in the field of automatic trading systems, and it increases the chances of generating a profit.
Description
Citation
MIČEK, M. Fundamentální analýza pro automatické obchodní systémy [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda)
Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Hynek, Ph.D. (člen)
Ing. Lukáš Kekely, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2022-06-15
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Zhodnoťte jak velký vliv na výsledek algoritmů 2 a 5 měl relativně krátký seznam vybraných akcií? Bylo by možné vyhodnotit tyto algoritmy (2 a 5) tak, aby byl vliv vybraných (a tak předem přeci jen trochu známých výsledků) akcií potlačen? Jaké úpravy byste navrhoval, aby AOS bralo v úvahu i danění přijmu z krátkodobě držených akcií? Lze Váš systém využít i na kryptoměny?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení