izpis_h1_title_alt

Sistem za avtomatizirano trgovanje z uporabo strojnega učenja, rudarjenja podatkovnih tokov in tehnične analize trgovanja
Fortuna, Rok (Avtor), Jurič, Branko Matjaž (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu, Šubelj, Lovro (Komentor)

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (666,82 KB)

Izvleček
Digitalno trgovanje z dobrinami (delnicami, valutami itd.) danes močno izpodriva klasično trgovanje, saj se je veliko borz preselilo v oblak. Računalnik poskrbi za izmenjavo dobrin, hkrati pa lahko tudi samostojno trguje. Avtomatski trgovalni sistem je računalniški sistem, ki trguje z dobrinami brez posredovanja človeka. Tak pristop poleg objektivnosti in empiričnosti odločitev omogoča hitre izvršitve kupčij, ki so ključne za uspeh. V diplomski nalogi raziskujemo avtomatske trgovalne sisteme in njihov način delovanja. Naredimo pregled področja tehnične analize trgovanja, ki se ukvarja s kvantificiranjem gibanja cen na trgu. Definiramo problem trgovanja z vidika nadzorovanega strojnega učenja in rudarjenja podatkovnih tokov. S področja strojnega učenja posebej izpostavimo algoritem k-najbližjih sosedov, umetne nevronske mreže in naivni Bayesov klasifikator. S pomočjo omenjenih algoritmov in podatkov, pridobljenih z metodami tehnične analize trgovanja, zasnujemo avtomatski trgovalni sistem. S simulacijo ga ovrednotimo na realnem gibanju cen kriptovalute Bitcoin in kriptovalute Litecoin. Avtomatsko trgovanje se z vidika strojnega učenja izkaže za zelo zahteven problem. Kljub temu nam uspe, z uporabo algoritma k-najbližjih sosedov in umetnih nevronskih mrež, doseči zadovoljivo napovedno uspešnost in posledično profitabilnost.

Jezik:Slovenski jezik
Ključne besede:avtomatski trgovalni sistemi, strojno učenje, umetne nevronske mreže, k-najbližjih sosedov, naivni Bayesov klasifikator, tehnična analiza trgovanja
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2016
Število ogledov:989
Število prenosov:323
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:Automated trading system using machine learning, stream mining and technical analysis of trading
Izvleček:
Digital trading of securities is beginning to dominate over classical trading and the trading exchanges are rapidly migrating to the cloud. Computer is not only present in the exchange process but is also capable of making trading decisions on human's behalf. Automated trading system is a computer system, capable of trading without human interaction. The benefits of such an approach to trading are objectivity and fast execution of orders, which are often crucial for success. In this thesis we examine automated trading systems and their structure. We study the field of technical analysis which quantifies market price movements. We define trading as a supervised machine learning and stream mining problem and examine the k-nearest neighbours algorithm, naive Bayes classifier and artificial neural networks. Based on our research we design an automated trading system. We evaluate its performance on actual market data of cryptocurrencies Bitcoin and Litecoin using a simulated environment. Automated trading turns out to be a difficult machine learning problem, but with the use of the k-nearest neighbours algorithm and artificial neural networks we manage to achieve decent success in our predictions and profitability.

Ključne besede:automated trading systems, machine learning, artificial neural networks, k-nearest neighbours, naive Bayes classifier, technical analysis

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