Machine Learning in Prediction of Asset Price Bubble Bursts – Martin Hvězda
Martin Hvězda
Diplomová práce
Machine Learning in Prediction of Asset Price Bubble Bursts
Metody strojového učení v predikcích prasknutí bublin na finančních aktivech
Anotace:
Tato diplomová práce se zabývá porovnáním algoritmů strojového učení, které umožňují identifikovat pád akciového indexu na základě historického vývoje ceny. Z hlediska technické výkonnosti jsou porovnávány tyto algoritmy: lineární regrese, logistická regrese, rozhodovací stromy XGBoost, stroje s podpůrnými vektory (SVM) a rekurentní neuronová síť. Algoritmy jsou pak použity pro vývoj obchodní strategie …víceAbstract:
This master thesis deals with a comparison of machine learning algorithms to be able to identify a bubble burst in form of a crash in a stock index based on prior price patterns. The algorithms compared in terms of technical performance are: linear regression, logistic regression, XGBoost decision trees, support vector machines and a recurrent neural network. The algorithms are then used for development …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 10. 5. 2023
Identifikátor:
https://vskp.vse.cz/eid/89797
Obhajoba závěrečné práce
- Obhajoba proběhla 8. 6. 2023
- Vedoucí: Milan Fičura
- Oponent: Luděk Palán
Plný text práce
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: Vysoká škola ekonomická v Prazehttps://vskp.vse.cz/eid/89797
Vysoká škola ekonomická v Praze
Magisterský studijní program:
Finanční inženýrství
Práce na příbuzné téma
-
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Modul LSTM a Rekurentních neuronových sítí pro program Modeler neuronových sítí
Jiří Lagan -
Rekurentní neuronové sítě v modelování chyb virtuálního serveru
Ondřej Šprync -
Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů
Vojtěch Myška -
Rekurentní neuronové sítě pro rozpoznávání řeči
Tomáš Nováčik -
Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Jan Křepský -
Rekurentní neuronové sítě pro analyzování sekvenčních dat
Valeriia Iegorova -
NSE Stock market prediction using Deep Recurrent Neural Network and comparison with ARIMA
Adithyan C Pankajakshan