Mikuláš Zapletal
Bakalářská práce
Algoritmické obchodování
Algorithmic trading
Anotace:
Tato bakalářská práce se zabývá vyhodnocením dvou odlišných investičních strategií: algoritmického obchodování a tradiční metody Buy and Hold. Cílem práce je analyzovat a porovnat výkonnost těchto dvou přístupů na německém indexu DAX v pětiletém období od 26. srpna 2018 do 13. září 2023. V rámci studie byla algoritmická strategie, která realizovala 257 obchodů, schopna vygenerovat zisk ve výši 164 …víceAbstract:
This bachelor thesis examines the comparison between two distinct investment strategies: algorithmic trading and the traditional Buy and Hold method. The aim of the study is to analyze and compare the performance of these two approaches on the German DAX index over a five-year period from August 26, 2018, to September 13, 2023. Within the scope of the study, an algorithmic strategy that executed 257 …více
Jazyk práce: čeština
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 3. 2024
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 23. 5. 2024
- Vedoucí: Ing. Karel Malec, Ph.D.
- Oponent: Jana Skřivánková, B.E., externi
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- světu
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Česká zemědělská univerzita v Praze, Provozně ekonomická fakultaČeská zemědělská univerzita v Praze
Provozně ekonomická fakultaBakalářský studijní program:
Ekonomika a management
Práce na příbuzné téma
-
Value at risk with high frequency data
Adam Čižmař -
Technicka analyza akciovych trhu spolehlivost vybranych indikatoru
Pavel FUKSA -
Examining technical analysis-based strategies in Forex and Crypto markets
Aliaksandr Haurusiou -
Cryptocurrency trading - technical analysis
Jakub Drobil -
Verification of Technical Analysis Rules Applicability
Liuli Shi -
Evaluating the profitability of trading strategies based on technical analysis
Andrew Dutt -
Backtesting of trading strategy and application of this strategy on Germany´s stock index DAX30
Peter Kuchár -
A Comparative Study of Financial Time Series Forecasting Using Machine Learning and Traditional Statistical Methods - An Application To Stock Market Data
Mesut Yasar Ozturk
Název
Vložil
Vloženo
Práva