Tvorba investičního portfolia

Ing. Dominik Révaj

Diplomová práce

Creation of an investment porfolio

Abstract:

The diploma thesis "Creation of an investment portfolio" deals with an alternative method of portfolio creation using machine learning models to predict the returns of selected companies from the American Dow Jones Industrial Average index in the period 2020-2023. Nine machine learning models were used in the thesis: Lasso, Ridge, Elastic Net, Decision Trees, Boosting Trees, K-Nearest Neighbor, Random Forest, Extreme Gradient Boosting, and Long Short-Term Memory. Based on the analysis and comparison of the created minimum variance portfolios, it was concluded that the use of some machine learning models can lead to higher Sharpe and Calmar ratios for portfolios.

Abstract:

Diplomová práca „Tvorba investičního portfolia“ sa venuje alternatívnej metóde tvorby portfólia s využitím modelov strojového učenia na predikciu výnosností vybraných společnosti z Amerického indexu Dow Jones Industrial Average v období 2020–2023. V práci bolo použitých 9 modelov strojového učenia Lasso, Ridge, Elastic Net, Decision Tree, Boosting Trees, K-Nearest Neighbor, Random Forest, Extreme Gradient Boosting a Long Short-Term Memory. Na základe analýzy a porovnania vytvorených Minimum variance portfólií sme dospeli k záveru, že použitím niektorých modelov strojového učenia môžu portfóliá dosiahnuť vyšší Sharpeho a Calmarov pomer.

Klíčová slova

portfólio, strojové učenie, DOW 30, minimum variance portfolio, akcie, výnosnosť, Markowitz, machine learning, stocks, return

Jazyk práce: slovenština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 12. 5. 2023

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 20. 6. 2023
• Vedoucí: Ing. Luděk Benada, Ph.D.
• Oponent: Ing. Michala Moravcová, Ph.D.

Masarykova univerzita

Ekonomicko-správní fakulta

Magisterský studijní program / obor:
Finance / Finanční trhy, instituce a technologie