Využití strojového učení pro predikci vývoje trhu
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce pojednává o systému pro predikci vývoje trhu na základě dat, která byla získána na zkoumaném trhu v minulosti. Cíl byl kladen na využití metod technické analýzy k vytvoření co nejpřesnějšího odhadu chování trhu v budoucnosti. Data získaná z aktuálního stavu trhu jsou pomocí algoritmů na klasifikaci dat z oblasti strojového učení vzájemně porovnávána s historickými hodnotami trhu. Na základě jednotlivých algoritmů byl implementován software, který se snaží nalézt co nejpodobnější shodu dvou skupin dat. Testování probíhalo na sadě dat, která reprezentovala minulý vývoj trhu a bylo pozorováno, na kolik je celkový systém výkonný.
This thesis discusses a market prediction system based on the data obtained from the historic tranzaction. The main goal was to use the techniques of technical analysis to create a more accurate estimation of market behavior in the future. The data obtained from the current state of the market are compared with the historical market values using the algorithms for the classification of data from the field of learning. Based on individual algorithms, the software was designed to try to match the two sets of data as closely as possible. Testing took place on a dataset that represented the past market enthusiasm, and how much the overall system is performing.
This thesis discusses a market prediction system based on the data obtained from the historic tranzaction. The main goal was to use the techniques of technical analysis to create a more accurate estimation of market behavior in the future. The data obtained from the current state of the market are compared with the historical market values using the algorithms for the classification of data from the field of learning. Based on individual algorithms, the software was designed to try to match the two sets of data as closely as possible. Testing took place on a dataset that represented the past market enthusiasm, and how much the overall system is performing.
Description
Citation
KLHŮFEK, M. Využití strojového učení pro predikci vývoje trhu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2017.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (předseda)
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Michal Novák, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Zdeněk Vašíček, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2017-06-14
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 C. Otázky u obhajoby: Dalo by se pro predikci trhu využít i objemu provedených obchodů pro jednotlivé časové okamžiky? Mohl byste prezentovat jednu z výsledných tabulek z kapitoly 5 v klasickém procentuálním hodnocení úspěšnosti 0-100%
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení