Predikce finančních časových řad metodami strojového učení

Vojtěch Bodis

Diplomová práce

Prediction of financial time series using machine learning algorithms

Anotace:

Diplomová práce se zabývá možnostmi využití metod strojového učení při predikci finančních časových řad. V úvodní části je souhrn současné publikované literatury na toto téma. Dále jsou zde popsány některé konkrétní algoritmy a problémy strojového učení. V analytické části jsou vybrané algoritmy aplikovány na časové řady jednotlivých titulů S&P100. Časové řady mají různou frekvenci. Cílem práce bylo prozkoumat možnosti aplikace metod strojového učení při predikci časových řad.

Abstract:

Diploma thesis is focused on predicting financial time series using machine learning algorithms. The first part includes summary of contemporary literature dealing with this topic. Thesis also includes description of some machine learning algorithms and issues of machine learning. Chosen algorithms are applied on S&P100 stocks. Algorithms are applied on time series with different frequencies. The goal of the thesis was to examine possibilities of application of machines learning algorithms on predicting financial time series.

Klíčová slova

analýza časových řad, support vector machines, neuronové sítě, machine learning, data mining

Keywords

time series analysis, support vector machines, neural networks, machine learning, data mining

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 20. 3. 2013

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 22. 1. 2015
• Vedoucí: Jiří Málek
• Oponent: Milan Fičura

Vysoká škola ekonomická v Praze

Magisterský studijní program / obor:
Finance a účetnictví / Bankovnictví a pojišťovnictví