Exchange rates predictions using machine learning methods – Bc. Yaroslav Korobka
Bc. Yaroslav Korobka
Master's thesis
Exchange rates predictions using machine learning methods
Exchange rates predictions using machine learning methods
Abstract:
Základním cílem práce je vyhodnocení metod strojového učení v kontextu predikcí směnného kurzu. Literární přehled pomáhá čtenáři pochopit hlavní minulé a současné trendy v dané oblasti. Teoretické zázemí vymezuje koncepty použité v následujících kapitolách. Metodologie a data jsou věnovány popisu metody a dat, které jsou následně aktivně použité v poslední kapitole výsledků a diskuzi. Na základě výsledků …moreAbstract:
The main goal of the thesis is to evaluate machine learning methods in the context of the exchange-rate predictions. Literature overview helps the reader to understand the main past and present trends in this field. Theoretical background outlines the concepts used in the later chapters. Methodology and data are devoted to the method and data description which are actively used in the last chapter …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 14. 5. 2021
Identifier:
https://is.muni.cz/th/tqen5/
Thesis defence
- Date of defence: 22. 6. 2021
- Supervisor: doc. Ing. Daniel Němec, Ph.D.
- Reader: Ing. Magdalena Šuterová
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Ekonomicko-správní fakultaMasaryk University
Faculty of Economics and AdministrationMaster programme / field:
Mathematical and Statistical Methods in Economics / Mathematical and Statistical Methods in Economics
Theses on a related topic
-
Visualization of hidden layers in convolutional neural networks
Jakub Hruška -
Simulation of Multiple Motile Agents Using Neural Networks
Branislav Ševc -
Modelling small-RNA binding using Convolutional Neural Networks
Eva Klimentová -
Optimization techniques of neural networks for mobile platforms during training phase
Adam Grygar -
Biomedical Image Analysis using Deep Neural Networks
Matúš Hromuľák -
Representing time-varying surfaces using neural networks
Filip HÁCHA -
Alzheimer's dementia recognition from spontaneous speech using deep neural networks
Mariia Buntovskikh -
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak