Application of neural network algorithms in stock investment

Thesis title: Aplikace neuronových sítí při investování do akcií
Author: Literák, Adam
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Pošta, Vít
Opponents: Hudík, Marek
Thesis language: Česky
Abstract:
Diplomová práce zkoumá možnosti využití neuronových sítí v investičním rozhodování při investici do akcií. Rekurentní neuronové sítě LSTM byly využity k sestavení 3 predikčních modelů, z nichž jeden predikuje budoucí ceny akcií a dva akciové pohyby. Modely dosahují přesnosti predikce na nových datech 47 - 55 %. Práce zkoumá, je-li možné zvýšit prediktivní schopnost modelů využitím indexu sentimentu a dat o vyhledávání z Google Trends. Predikční úloha je provedena na datech za období od 1.1.2018 do 31.3.2019. Hlavním cílem práce bylo zjistit, je-li možné pomocí neuronových sítí predikovat pohyby akciových cen s vyšší, než 50 % přesností.
Keywords: LSTM; Neuronové sítě; Akcie
Thesis title: Application of neural network algorithms in stock investment
Author: Literák, Adam
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Pošta, Vít
Opponents: Hudík, Marek
Thesis language: Česky
Abstract:
In this diploma thesis we applied machine learning methods in order to predict movement os stock prices over the period 1.1.2018 - 31.3.2019. Stock returns were pradicted by three models differing in their architecture and input data. The machine learning algorithm Long Short-Term Memory was used with the accuracy raging from 47 - 55 % of movements predicted correctly. Simple investment strategy was developed to evaluate possibile investment decisions based on the predicted outcome of the models. The main goal of the thesis was to find out if neural networks are capable of predicting stock movement with accuracy higher than 50%.
Keywords: Neural network; Stock; LSTM

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 Business Administration
Department: Department of Managerial Economics

Information on submission and defense

Date of assignment: 1. 1. 2019
Date of submission: 15. 5. 2019
Date of defense: 14. 6. 2019
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/68290/podrobnosti

Files for download

    Last update: