<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=171861"><dc:title>Uporaba kazalnikov tehnične in fundamentalne analize za napovedovanje cen delnic s pomočjo strojnega učenja</dc:title><dc:creator>Poredoš,	Kevin	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Hovelja,	Tomaž	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>Strojno učenje</dc:subject><dc:subject>Tehnična analiza</dc:subject><dc:subject>Fundamentalna analiza</dc:subject><dc:subject>Napovedovanje cen delnic</dc:subject><dc:subject>LSTM</dc:subject><dc:subject>CNN</dc:subject><dc:subject>Hibridni model</dc:subject><dc:subject>Finančni kazalniki</dc:subject><dc:subject>Tehnični kazalniki</dc:subject><dc:subject>Časovne vrste</dc:subject><dc:description>V diplomski nalogi je raziskana uporaba umetne inteligence za napovedovanje gibanja cen na finančnih trgih. Glavni problem je, kako z uporabo zgodovinskih fundamentalnih in tehničnih kazalnikov izboljšati natančnost napovedi cen. Avtor je uporabil različne modele strojnega učenja, vključno z RNN, LSTM in CNN, ter analiziral njihove rezultate. Najboljši modeli so dosegli znatno višjo donosnost in boljše tveganje kot tradicionalna strategija Buy \&amp; Hold. Naloga tako dokazuje potencial naprednih modelov pri optimizaciji investicijskih odločitev.</dc:description><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2025-09-03 14:20:00</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>171861</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>