Application of artificial intelligence methods in stock market trading
| Thesis title: | Aplikace metod umělé inteligence při obchodování na akciových trzích |
|---|---|
| Author: | Borniakov, Maksim |
| Thesis type: | Diplomová práce |
| Supervisor: | Fičura, Milan |
| Opponents: | Folprecht, Marek |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tato diplomová práce se zabývá využitím metod umělé inteligence při obchodování na akciových trzích a jejím cílem je empiricky ověřit, zda modely LSTM, Random Forest, XGBoost a logistická regrese dokážou na základě predikcí z historických dat (denní ceny 30 akcií z různých sektorů v období 2006–2025) sestavit obchodní strategie překonávající pasivní přístup „Kup a drž“. Modely jsou trénovány a testovány pomocí metody „rolling window“, která omezuje „look-ahead bias“ a umožňuje realističtější simulaci predikčního procesu. Predikce modelů jsou převedeny na obchodní signály a vyhodnoceny v rámci backtestu rovnoměrně vážené („equally-weighted“) portfoliové strategie se zohledněním transakčních nákladů. Výsledky ukazují, že přesnost predikcí se dlouhodobě pohybuje blízko úrovně náhodné klasifikace a že výkonnost strategií navržených modely je výrazně ovlivněna mírou obchodní aktivity, což poukazuje na praktické limity využití metod umělé inteligence v aktivním obchodování a zároveň naznačuje potenciál pro další výzkum. |
| Keywords: | umělá inteligence; logistická regrese; strojové učení; akciový trh; neuronové sítě; investiční strategie; Random Forest; XGBoost; LSTM |
| Thesis title: | Application of artificial intelligence methods in stock market trading |
|---|---|
| Author: | Borniakov, Maksim |
| Thesis type: | Diploma thesis |
| Supervisor: | Fičura, Milan |
| Opponents: | Folprecht, Marek |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | This master’s thesis focuses on the application of artificial intelligence methods in stock market trading and aims to empirically assess whether LSTM, Random Forest, XGBoost, and logistic regression models can construct trading strategies that outperform the passive „Buy and Hold“ approach based on predictions derived from historical data (daily prices of 30 stocks from various sectors over the period 2006–2025). The models are trained and tested using a rolling window methodology, which helps to reduce the risk of look-ahead bias and enables a more realistic simulation of the predictive process. Model predictions are transformed into trading signals and evaluated through a backtest of an equally weighted portfolio strategy that accounts for transaction costs. The results indicate that predictive accuracy remains close to the level of random classification over the long term and that the performance of model-driven strategies is strongly influenced by trading activity, highlighting the practical limitations of applying artificial intelligence methods in active trading while also suggesting potential directions for future research. |
| Keywords: | LSTM; neural networks; artificial intelligence; machine learning; stock market; XGBoost; investment strategy; Random Forest; Logistic Regression |
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: | 27. 10. 2024 |
|---|---|
| Date of submission: | 9. 1. 2026 |
| Date of defense: | 3. 2. 2026 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/90125/podrobnosti |