Napovedovanje gibanja cen delnic z metodo podpornih vektorjevBRAČUN, JAKOB (Avtor) Štruc, Vitomir (Mentor) delnicefinančne časovne vrstestrojno učenjemetoda podpornih vektorjevučinkovit trgtrgovalna strategijaAvtomatska obdelava finančnih podatkov za namene napovedovanja cen delnic je čedalje pogostejša tako pri posameznikih kot korporacijah. Kljub temu ostaja uspešno napovedovanje za veliko večino nerešena uganka. Dejavnikov, ki vplivajo na oblikovanje cen delnic na delniškem trgu je ogromno, preveč, da bi lahko zaobjeli vse. Poleg tega obstaja še teorija o učinkovitem trgu, ki trdi da je kakršno koli napovedovanje na podlagi javno dostopnih informacij zaman, saj se v ceni vse te informacije že odražajo. Pojavi se še vprašanje, kako modele napovedovanja čim bolje ovrednotiti. V tem magistrskem delu uporabimo metodo podpornih vektorjev za namene napovedovanja končne cene delnic štirih ameriških podjetij. Za napovedovanje razvijemo tako klasifikacijska kot regresijska modela, medtem ko vhodne podatke uporabimo zgodovinske podatke in njihove izpeljanke v obliki tehničnih indikatorjev. Napovedovalno moč modelov ovrednotimo in jo primerjamo z modelom naključnega sprehoda, ki naj bi bil optimalen model za napovedovanje v učinkovitem trgu. Ker gre za finančne časovne vrste, ustreznost modelov preverimo še v simuliranem trgovalnem okolju, z uporabo preproste strategije trgovanja na podlagi napovedanih vrednosti. Pri analizi rezultatov, najprej na podlagi napake med napovedano in dejansko ceno preverimo uspešnost obeh regresijskih modelov in ugotovimo, da smo v nekaj primerih boljši od modela naključnega sprehoda. Analizo nadaljujemo s preverjanjem odstotka pravilno napovedanih smeri sprememb cene, kjer vsi modeli razen enega regresijskega kažejo večjo napovedovalno moč od modela naključnega sprehoda. Na koncu preverimo še uspešnost trgovalne strategije, pri čemer ima daleč najboljše rezultate regresijski model, ki ceno delnic napoveduje na podlagi tehničnih indikatorjev. Pokažemo še, da je donosnost strategije pogojena z nizkimi transakcijskimi stroški.20222022-07-04 09:00:00Magistrsko delo/naloga137855sl