Aplikace umělé inteligence při předvídání volatility cen finančních aktiv

Thesis title: Aplikace umělé inteligence při předvídání volatility cen finančních aktiv
Author: Mikulovská, Andrea
Thesis type: Diploma thesis
Supervisor: Fičura, Milan
Opponents: Vyletelka, Michal
Thesis language: English
Abstract:
As the high-frequency trading and, in more general, high-frequency data modelling has come to the fore in the last decades, this thesis focuses on a such modelling. In high frequency data arises a problem with intraday seasonality which is not as easy to solve as interday or less frequent seasonality. The aim of this master thesis is modelling, predicting and coping with seasonality of 1-minute intraday data of the Tesla time series, using benchmark model MC-GARCH and comparing it with models o... show full abstract
Keywords: Volatility; MC-GARCH; Neural Network; K-nearest neighbourhood
Thesis title: Aplikace umělé inteligence při předvídání volatility cen finančních aktiv
Author: Mikulovská, Andrea
Thesis type: Diplomová práce
Supervisor: Fičura, Milan
Opponents: Vyletelka, Michal
Thesis language: English
Abstract:
V posledních desetiletích se dostává do popředí vysokofrekvenční obchodování a obecněji vysokofrekvenční datové modelování, a proto je tato práce zaměřena na takové modelování. U vysokofrekvenčních dat vzniká problém s vnitrodenní sezónností, který není tak snadné vyřešit jako mezidenní nebo nižší sezónnost. Cílem této diplomové práce je modelování, predikce a vypořádání se se sezónností 1-minutových vnitrodenních dat časové řady Tesla za použití benchmark modelu MC-GARCH a jeho porovnání s mode... show full abstract
Keywords: Volatilita; MC-GARCH; Neurónové sítě; K-nejbližší sousedství

Information about study

Study programme: Finanční inženýrství
Type of study programme: Magisterský studijní program
Assigned degree: Ing.
Institutions assigning academic degree: Vysoká škola ekonomická v Praze
Faculty: Faculty of Finance and Accounting
Department: Department of Banking and Insurance

Information on submission and defense

Date of assignment: 7. 3. 2021
Date of submission: 30. 12. 2021
Date of defense: 20. 1. 2022
Identifier in the InSIS system: https://insis.vse.cz/zp/76540/podrobnosti

Files for download

    Last update: