Webový nástroj pro tvorbu a trénink automatizovaného obchodníka za použití neuronových sítí na platformě Java

Bc. David Boucník

Master's thesis

Web Tool for Training of Automated Stockbroker using Neural Networks and Java Platform

Abstract:

Cílem práce je navrhnout a realizovat webovou aplikaci pro tvorbu a trénování automatického burzovního obchodníka. Automatický obchodník bude reprezentován neuronovou sítí s uživatelem definovanými parametry. Při trénování budou použity časové řady reprezentující sledované veličiny na uživatelem vybraných trzích. Obchodník následně bude v provozním režimu navrhovat obchodní příkazy. Vytvořené obchodníky bude možné dlouhodobě adaptovat na časové řady veličin z vybraných trhů a průběžně sledovat výsledky z jejich tréninku. Teoretická část: provést rešerši známých aplikací, které umožňují inteligentní automatické obchodování, a provést čtenáře aktuálně populárními frameworky pro tvorbu webových aplikací a aplikací využívajících neuronové sítě na platformě Java. Následovat bude popis konkrétně vybraných frameworků pro práci s umělými neuronovými sítěmi a pro deep learning. Praktická část: použít vybrané technologie k vývoji nástroje umožňujícího uživatelům vytvořit a trénovat obchodníky. Nástroj bude testován na vhodných scénářích. Součástí bude technická dokumentace vytvořeného nástroje a uživatelská příručka.

Abstract:

Aim of this thesis is to design and to implement web application for creation and training of automated stock exchange trader. Automated trader will be represented by a neural network with user-defined parameters. Time series representing selected stock exchange markets will be used for training. Trained trader in operating regime will be capable to propose trades. It will be possible to adapt created traders in long term and observe results of training. Theoretical part of thesis: do research of known applications which allow intelligent automated trading. Reader will be guided through popular java web frameworks and through java neural network frameworks. Selected neural network frameworks and deep learning frameworks will be described. Practical part of thesis: develop tool for creating and training of traders using selected technologies. This tool will be tested in suited scenarios. Technical documentation and user guide will be part of the thesis.

Keywords

Java, Spring framework, neuronové sítě, genetický algoritmus, kvantitativní obchodování

Language used: Czech

Date on which the thesis was submitted / produced: 23. 8. 2019

Accessible from:: 31. 12. 2999

Thesis defence

• Supervisor: doc. Ing. Petr Doležel, Ph.D.

University of Pardubice

Faculty of Electrical Engineering and Informatics

Master programme / field:
Information Technology / Information Technology