Algoritmické obchodování
Název práce: | Algoritmické obchodování |
---|---|
Autor(ka) práce: | Uherek, Jiří |
Typ práce: | Diplomová práce |
Vedoucí práce: | Stádník, Bohumil |
Oponenti práce: | Fičura, Milan |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | Diplomová práce se zabývá oblastí algoritmického obchodování. V první části práce jsou shrnuty teoretické poznatky pro tuto oblast. Konkrétně se práce zabývá definováním pojmu algoritmického obchodování, exekučními algoritmy, kvantitativními strategiemi, včetně problémů spojených s testováním strategií, a také pak přínosy a riziky algoritmického obchodování z hlediska trhů. Práce rovněž zpracovává úvod do problematiky genetických algoritmů. V aplikační části je vyvíjena obchodní strategie, která využívá genetického algoritmu k nalezení optimální kombinace dílčích strategií. Výsledky aplikační části ukázaly, že zahrnutí genetických algoritmů zvýšilo výkonnost strategie na konkrétním datovém vzorku. Dále pak ukázaly, že velikost transakčních nákladů má zásadní vliv na posuzování výkonnosti strategií, stejně jako rozdělení dat na testovací a validační vzorek. |
Klíčová slova: | genetické algoritmy; kvantitativní strategie; algoritmické obchodování |
Název práce: | Algorithmic trading |
---|---|
Autor(ka) práce: | Uherek, Jiří |
Typ práce: | Diploma thesis |
Vedoucí práce: | Stádník, Bohumil |
Oponenti práce: | Fičura, Milan |
Jazyk práce: | Česky |
Abstrakt: | The diploma thesis is focused on algorithmic trading. In the first part the theoretical background is summarized. This part is particularly focused on definition of algorithmic trading, execution mechanisms, quantitative strategies, including problems regarding backtesting, and also on benefits and threats of algorithmic trading in market's point of view. The thesis also offers an introduction to genetic algorithms. In the practical part the strategy using genetic algorithm to find optimal combination of particular strategies is developed. The results showed that using genetic algorithms was beneficial for given data series. They also showed that the size of transaction costs is crucial for strategy performance same as dividing data series into testing sample and validation sample. |
Klíčová slova: | genetic algorithms; quantitative strategies; algorithmic trading |
Informace o studiu
Studijní program / obor: | Finance a účetnictví/Finanční inženýrství |
---|---|
Typ studijního programu: | Magisterský studijní program |
Přidělovaná hodnost: | Ing. |
Instituce přidělující hodnost: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
Fakulta: | Fakulta financí a účetnictví |
Katedra: | Katedra bankovnictví a pojišťovnictví |
Informace o odevzdání a obhajobě
Datum zadání práce: | 25. 3. 2014 |
---|---|
Datum podání práce: | 31. 8. 2014 |
Datum obhajoby: | 5. 2. 2015 |
Identifikátor v systému InSIS: | https://insis.vse.cz/zp/47317/podrobnosti |