Uporaba strojnega učenja za kvantitativne trgovalne strategijeGregorc, Anže (Avtor) Kononenko, Igor (Mentor) trgovalne strategijetehnična analizastrojno učenjemenjalnicaborzaV diplomski nalogi smo s pomočjo zgodovinskih podatkov delnice BAC, menjalnega tečaja BTC-USD in tehnične analize trgovanja naučili različne modele strojnega učenja trgovalnih strategij. Podatke iz tehnične analize smo pridobili s pomočjo različnih indikatorjev. Podatke smo označili po strategiji, ki temelji na povratku k srednji vrednosti. Strategija se lahko spreminja s pomočjo parametrov in tako izkoristi nihanja lokalnih ekstremov v različnih dolžinah časovnega okna. Pozorni smo na to, da je strategija donosna v različnih trendih (naraščajočem, padajočem ter stranskem). Podrobno smo opisali uporabljene metode, torej modele nadzorovanega strojnega učenja. Strategije smo preizkusili na omenjenih realnih podatkih in analizirali rezultate. Dobro strategijo, ki je donosna tako v naraščajočem kot tudi padajočem trendu, je prikazal le eden od modelov. To je naključni gozd z 10 drevesi.20182018-09-06 11:30:11Diplomsko delo/naloga102680VisID: 21682sl