Application of time series models and machine learning methods for stock returns prediction – Oleksandr Vodolazskyi
Oleksandr Vodolazskyi
Master's thesis
Application of time series models and machine learning methods for stock returns prediction
Aplikace modelů časových řad a metod strojového učení pro predikci výnosností akcií
Abstract:
V této diplomové práci jsme aplikovali modely časových řad a metody strojového učení na reálná akciová data pro predikci pohybů budoucích výnosů. Mezi modely časových řad patří modely ARMA a GARCH. Také jsme požili několik algoritmů strojového učení, jako je logistická regrese, gradient boosted trees a takzvané Long Short-Term Memory neuronové sítě. Tyto modely byly použité pro predikci pohybů budoucích …moreAbstract:
In this diploma thesis we applied time series models and machine learning methods on real stock data to predict future returns movements. The time series models include ARMA and GARCH models. We also used several machine learning algorithms such as logistic regression, gradient boosted trees and Long Short-Term Memory neural networks. The models were used to predict future daily returns movements. …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 1. 3. 2017
Identifier:
http://www.vse.cz/vskp/eid/73437
Thesis defence
- Date of defence: 24. 5. 2018
- Supervisor: Milan Fičura
- Reader: Jana Juhászová
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
VODOLAZSKYI, Oleksandr. \textit{Application of time series models and machine learning methods for stock returns prediction}. Online. Master's thesis. Praha: University of Economics, Prague. 2017. Available from: https://theses.cz/id/h13jq6/.
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Vysoká škola ekonomická v Prazehttp://www.vse.cz/vskp/eid/73437
Vysoká škola ekonomická v Praze
Master programme / field:
Finance a účetnictví / Finanční inženýrství
Theses on a related topic
-
Text classification with artificial neural networks
Anouk Wilstra -
Artificial Neural Networks in Space of Stock Returns: Volatility Prediction
Šimon Škorňa -
Interpretation of artificial neural networks for image recognition
Alexey Ulyanin -
Gradient Boosting Machine and Artificial Neural Networks in R and H2O
Juraj Sabo -
Predictive Modelling Electricity Prices for Short-Term and Long-Term Horizons, the case of the Czech Republic
Christian Svend Roy Billinton -
Building NLP model for classifying short-tail conversational student’s query data
Kural Arasu Venkatesh -
Krátkodobá predikce spotřeby elektřiny s využitím umělé neuronové sítě
Daniel Pešek -
Časoprostorové predikční modelování pandemie COVID-19 užitím umělé neuronové sítě
Martin KUKRÁL