Analysis of Stock Exchange Data to UI Methods
| Thesis title: | Analýza burzovních dat metodami UI |
|---|---|
| Author: | Kutina, Michal |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Jelínek, Jiří |
| Opponents: | Dvořák, Pavel |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Diplomová práce Analýza burzovních dat metodami UI je zaměřena na uplatnění neuronových sítí při predikci kurzových pohybů na burze. Teoretická část je rozdělena na tři samostatné celky. V první části je popsána problematika burzy a jednotlivé termíny s ní související. V druhé části jsou rozebrány dva základní přístupy pro analýzu burzovních dat, kterými jsou fundamentální a technická analýza. Třetí, poslední teoretická část tvoří samostatný celek popisující teorii Umělé Inteligence. Zejména podrobně je popsána problematika neuronových sítí. Praktická část hledá uplatnění pro vybranou neuronovou síť GAME. Analyzuje vybraný trh YMZ9. Zaměřuje se na predikci pohybu kurzu pomocí metody posuvného okna. V závěrečné kapitole shrnuje výsledky a dokazuje, že neuronové sítě je možné, za určitých podmínek, vhodně použít, jak pro predikci kurzových pohybů, tak jako jeden ze základních stavebních kamenů profitabilního obchodního systému. |
| Keywords: | obchodní systémy; predikce; neuronové sítě; umělá inteligence; technická analýza; fundamentální analýza; typy burzovních operací; burzovní systémy; burza |
| Thesis title: | Analysis of Stock Exchange Data to UI Methods |
|---|---|
| Author: | Kutina, Michal |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Jelínek, Jiří |
| Opponents: | Dvořák, Pavel |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | The graduation thesis "Analysis of stock-exchange data using AI methods" is focused on the use of neural networks while predicating the exchange-rate movements on Change. The theoretical part is divided into three independent units. The Change matters and the related individual terms are described in the first part. In the second part, the two basic approaches to the stock-exchange data analysis are analyzed, these two approaches being the fundamental and technical analysis. The third, and the last, theoretical part forms an individual unit describing the Artificial Intelligence theory. Particularly the issue of the neuronal networks is described in detail. The practical part seeks the use for the chosen neuronal network GAME. It analyses the chosen YMZ9 market. It focuses on the prediction of the exchange-rate movements using the "sliding window" method. The last chapter summarizes the results and it proves that under certain circumstances it is possible to properly use the neuronal networks both for the prediction of the stock-exchange movements and as one of the corner-stones of the profitable trading system. |
| Keywords: | trading systems; prediction; neural networks; Artifical Intelligence; technical analysis; fundamental analysis; market orders; market systems; stock exchange |
Information about study
| Study programme: | Ekonomika a management/Management |
|---|---|
| Type of study programme: | Magisterský studijní program |
| Assigned degree: | Ing. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Management |
| Department: | Department of Information Management |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 16. 11. 2008 |
|---|---|
| Date of submission: | 30. 4. 2009 |
| Date of defense: | 29. 1. 2010 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/19900/podrobnosti |