Zpět na vyhledávání

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 …more
Abstract:
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
 

Keywords

Časové řady Přepdopěď Strojové účení Python Výnosy akcií ARMA Rozhodovací stromy Umělé neuronové sítě Long Short-Term Memory GARCH Logistická regrese

Keywords

Logistic regression Artificial neural networks Long Short-Term Memory Prediction Machine learning Python Stock returns GARCH Time serires ARMA Decision trees
 
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

Cite this text

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 Praze
http://www.vse.cz/vskp/eid/73437