izpis_h1_title_alt

Izbor trgovalnega portfelja z uporabo ansambelskih metod strojnega učenja : magistrsko delo
Podlogar, Jure (Avtor), Košir, Tomaž (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu, Cergol, Boris (Komentor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (1,30 MB)

Izvleček
V tem magistrskem delu je raziskano delovanje ansambelskih metod za izbor trgovalnega portfelja. Algoritmi strojnega učenja se čedalje pogosteje uporabljajo za avtomatizacijo in izboljšanje različnih procesov. Pri uporabi strojnega učenja lahko izbiramo med številnimi različnimi algoritmi, ki pa so za rešitev različnih problemov različno primerni. Izboru neprimernega algoritma se lahko izognemo tako, da uporabimo ansambelske metode stojnega učenja, pri katerih združimo več algoritmov. Poleg predstavitve teoretičnih razlogov za delovanje ansambelskih metod so v tem magistrskem delu izbrane ansambelske metode uporabljene pri implementaciji trgovalne strategije. Trgovalne strategije, ki uporabljajo ansambelske metode, na testni množici podatkov prinašajo znatno višje donose kot primerjalni indeks. Donose povečajo tudi glede na večino algoritmov strojnega učenja, ki so uporabljeni za oblikovanje ansamblov. To nam pokaže, da se lahko s pomočjo ansambelskega učenja vsaj izognemo izboru najmanj primernih algoritmov strojnega učenja za naš problem.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:strojno učenje, ansambelsko učenje, meta-učenje, izbor portfelja.
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga (mb22)
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FMF - Fakulteta za matematiko in fiziko
Leto izida:2018
UDK:519.8
COBISS.SI-ID:18476377 Povezava se odpre v novem oknu
Število ogledov:371
Število prenosov:228
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Portfolio selection using ensemble machine learning
Izvleček:
This thesis explores the use of ensemble machine learning algorithms for portfolio selection. Machine learning algorithms are increasingly used to automate and improve processes across a wide range of fields. It is possible to choose between many different algorithms, but not all of them are suitable to solve a given problem. In order to avoid selecting an inappropriate algorithm, ensemble learning methods can be used, as they combine multiple learning algorithms. This thesis starts by presenting theoretical reasons for ensemble learning methods to work. Then, a selection of ensemble learning methods is used in the implementation of a trading strategy. The trading strategies based on ensemble learning methods produce considerably higher returns compared to the benchmark index, when applied to a historical test dataset. In most cases, the returns of such strategies are also higher than those obtained when using the individual algorithms which form part of the ensemble. This shows that ensemble learning methods can help us avoid using the least suitable machine learning algorithms to solve a given problem.

Ključne besede:machine learning, ansamble learning, meta-learning, portfolio selection.

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj