Application of artificial intelligence in capital market trading
| Thesis title: | Aplikace umělé inteligence při obchodování na kapitálových trzích |
|---|---|
| Author: | Waisová, Linda |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Fičura, Milan |
| Opponents: | Volf, Lukáš |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tato práce se zaměřuje na aplikaci metod umělých neuronových sítí při predikci akciových časových řad. Byly vybrány 4 známé metody MLP, RNN, LSTM a CNN, které jsou mezi sebou porovnány pomocí různých metrik. Dále práce zkoumá, zda dokáží být modely při definovaném nastavení ziskové a zároveň zda dokáží překonat benchmark, který byl stanoven jako strategie „Buy & Hold“ indexu S&P 100. Analýza byla prováděna na denních datech akcií indexu S&P 100. Jako globální dataset byl přidán index volatility VIX. Výsledky praktické části ukázaly, že žádný z testovaných modelů nepřekonal výkonnost pasivní strategie „Buy & Hold“. Relativně nejlepší výsledky dosáhl model LSTM, zatímco nejméně úspěšný byl model MLP. |
| Keywords: | umělá inteligence; AI; strojové učení; neuronové sítě; RNN; MLP; LSTM; CNN; akcie |
| Thesis title: | Application of artificial intelligence in capital market trading |
|---|---|
| Author: | Waisová, Linda |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Fičura, Milan |
| Opponents: | Volf, Lukáš |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | This thesis focuses on the application of artificial neural network methods in stock time series prediction. Four well-known methods, MLP, RNN, LSTM, and CNN, were selected and compared using various metrics. Furthermore, the thesis examines whether the models can be profitable under defined settings and whether they can outperform the benchmark, which was set as the "Buy & Hold" strategy of the S&P 100 index. The analysis was performed on daily data of the S&P 100 index stocks. The VIX volatility index was added as a global dataset. The results of the practical part showed that none of the tested models outperformed the passive "Buy & Hold" strategy. The LSTM model achieved the relatively best results, while the MLP model was the least successful. |
| Keywords: | artificial intelligence; AI; machine learning; neural networks; LSTM; MLP; RNN; CNN; stock |
Information about study
| Study programme: | Finance |
|---|---|
| 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: | 19. 12. 2024 |
|---|---|
| Date of submission: | 18. 8. 2025 |
| Date of defense: | 11. 9. 2025 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/90827/podrobnosti |