Detail práce

Využití neuronových sítí na finančních trzích

Autor: Mgr. Tomáš Slabý
Rok: 2002 - letní
Vedoucí:
Konzultant:
Typ práce: Diplomová
Finanční a kapitálové trhy
Jazyk: Český
Stránky: 80
Ocenění:
Odkaz:
Abstrakt: Cílem této práce je kvalitativní srovnání aplikace neuronových sítí s klasickými statistickými metodami na finančních trzích. Na samotné užití jsem se zaměřil proto, že aplikace specifikuje pohled na samotný nástroj a získáváme tak další cenné informace a zkušenosti.
Neuronové sítě jsou podmnožinou systémů umělých inteligencí. To jsou takové metody, které se určitým způsobem snaží napodobovat myšlení nebo konání inteligentních subjektů nebo napodobují procesy, které probíhají v přírodě. Tyto metody můžeme použít například jako alternativu lineárních analýz na finančních trzích.
Po stručném představení systémů umělých inteligencí a techniky některých neuronových sítí se v práci zaměřuji na tři typy úloh. Klasifikační, regresní a vyrovnání časových řad. Srovnávám výhody a nevýhody použití neuronových sítí s diskriminační analýzou (kapitola č. 5), lineární regresí (kapitola č. 6) a klasickými technikami vyrovnání časových řad (kapitola č. 8), jako je ARIMA, Exponenciální vyrovnání, různé typy a modifikace klouzavých průměrů v expertních systémech. V kapitole č. 7 testuji hypotézu efektivních trhů pro index PX 5
Leden 2022
poútstčtsone
     12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930
31      

Partneři

Deloitte

Sponzoři

CRIF
McKinsey
Patria Finance