Fundamentální analýza numerických dat pro automatický trading
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá využitím fundamentální analýzy v automatickém obchodování. Technická analýza využívá k predikci ceny hlavně její historické hodnoty a indikátory z této ceny odvozené. Fundamentální analýza naopak využívá informace z různých zdrojů k predikci cenového signálu, přičemž v této práci byly zkoumány pouze kvantitativní zdroje dat. Konkrétně se jedná o počasí, Forex, Google Trends, WikiTrends, historické ceny různých futures a souhrnná fundamentální data (porodnost, migrace, \dots). Takto získána data jsou zpracovávána LSTM neuronovou sítí, která provádí predikci ceny vybraných akcií. Na základě této predikce je postaven obchodní systém. Experimenty v této práci ukazují na zlepšení výsledků obchodního systému až o 8\% v úspěšnosti predikce díky zapojení fundamentální analýzy.
This thesis is aimed to exploitation of fundamental analysis in automatic trading. Technical analysis uses historical prices and indicators derived from price for price prediction. On the opposite, fundamental analysis uses various information resources for price prediction. In this thesis, only quantitative data are used. These data sources are namely weather, Forex, Google Trends, WikiTrends, historical prices of futures and some fundamental data (birth rate, migration, \dots). These data are processed with LSTM neural network, which predicts stocks prices of selected companies. This prediction is basis for created trading system. Experiments show major improvement in results of the trading system; 8\% increase in success prediction accuracy thanks to involvement of fundamental analysis.
This thesis is aimed to exploitation of fundamental analysis in automatic trading. Technical analysis uses historical prices and indicators derived from price for price prediction. On the opposite, fundamental analysis uses various information resources for price prediction. In this thesis, only quantitative data are used. These data sources are namely weather, Forex, Google Trends, WikiTrends, historical prices of futures and some fundamental data (birth rate, migration, \dots). These data are processed with LSTM neural network, which predicts stocks prices of selected companies. This prediction is basis for created trading system. Experiments show major improvement in results of the trading system; 8\% increase in success prediction accuracy thanks to involvement of fundamental analysis.
Description
Citation
HUF, P. Fundamentální analýza numerických dat pro automatický trading [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda)
doc. Mgr. Jaroslav Hrdina, Ph.D. (člen)
Ing. Michal Španěl, Ph.D. (člen)
prof. Ing. Miroslav Švéda, CSc. (člen)
prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2016-06-20
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: Definujte (pokud možno formálně) stabilitu strategie. Na obrázku 9.28 vidím, že zisk strategie s fundamentálními daty dosáhl asi $70k, zatímco bez fundamentálních dat byl zisk asi $90k. Přepočteno v průměru na jeden obchod to činí $75,6 (s fund.) vs. $75,9 (bez fund.). Co vás vede k závěru, že fundamentální data pomáhají? Jak vypadá 10 grafů zisků vaší nejlepší strategie, které se liší pouze rozdílnou náhodnou inicializací strategie?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení