Využití prostředků umělé inteligence na kapitálových trzích

Abstract

Tato diplomová práce popisuje využití umělé inteligence pro predikci na akciových trzích. Predikce staví netradičně na pravděpodobnostním modelu Bayesova vzorce a na něm založeném naivním Bayesově klasifikátoru. V praktické části je proto navržen algoritmus, který pro odhad budoucího vývoje akcie používá rozpoznané vztahy mezi identifikátory technické analýzy. Konkrétně se jedná o exponenciální klouzavé průměry za 20 a 50 dní. Na základě klasifikace vztahů mezi identifikátory je výstupem programu grafický odhad budoucího vývoje akcie.

The diploma thesis deals with artificial intelligence utilization for predictions on stock markets.The prediction is unconventionally based on Bayes' probabilistic model theorem and on its based Naive Bayes classifier. I the practical part algorithm is designed. The algorithm uses recognized relations between identifiers of technical analyze. Concretely exponential running averages at 20 and 50 days had been used. The program output is a graphic forecast of future stock development which is designed on ground of relations classification between the identifiers