Tato práce se zabývá technologií AI pro obchodování s akciemi, konkrétně predikcí cen akcií. K predikci cen vybraných akcií (AAPL, MSFT, TSLA, META, GOOG) byly použity modely jako dlouhodobá - krátkodobá paměť, regresní a klasifikační feed forward neuronové síě, hluboké učení (hluboké posílení učení), a regresní model optimalizovaný pomocí metody rojení částic. V rámci této diplomové práce byly v praktické části výkonnosti různých modelů analyzovány, porovnány a prodiskutovány. Výsledky ukázaly, že model hlubokého učení poskytnul nejlepší výkon (s průměrným skóre 95 % R-squared) a model s klasifikační dopřednou neuronovou sítí byl nejhorší (s průměrným skóre přesnosti pouze 50 %). Také ostatní modely ukázaly velký potenciál pro předpovídání cen akcií, stejně jako model využívající optimalizátor optimalizaci rojem částic pak demonstroval výhodu automatického ladění hyperparametrů. Cílem je, aby tato práce přispěla k dalšímu výzkumu v oblastech AI, algoritmů, financí a informatiky.
Anotace v angličtině
This thesis studied about the artificial intelligence (AI) technology for stock trading, specifically about stock price prediction. The long short-term memory neural network (LSTM), regression feed - forward neural network (RFFNN), classification feed - forward neural network (CFFNN), deep reinforcement learning (DRL) and the particle swarm optimization (PSO) optimized RFFNN (RFFNN-PSO) models were used to predict the AAPL, MSFT, TSLA, META, and GOOG stocks' prices and the performance of the different models were analyzed, compared and discussed. The results showed the DRL model had the best performance (with average 95% R-squared score (R2)) and the CFFNN model had the poorest (with only average 50% accuracy score). Also, the LSTM and RFFNN showed the great potential to predict stock prices as well as the RFFNN-PSO model showed the advantage of auto-tuning hyperparameters. This study is expected to contribute to the further research of the fields in AI, algorithms, finance and computer science.
Tato práce se zabývá technologií AI pro obchodování s akciemi, konkrétně predikcí cen akcií. K predikci cen vybraných akcií (AAPL, MSFT, TSLA, META, GOOG) byly použity modely jako dlouhodobá - krátkodobá paměť, regresní a klasifikační feed forward neuronové síě, hluboké učení (hluboké posílení učení), a regresní model optimalizovaný pomocí metody rojení částic. V rámci této diplomové práce byly v praktické části výkonnosti různých modelů analyzovány, porovnány a prodiskutovány. Výsledky ukázaly, že model hlubokého učení poskytnul nejlepší výkon (s průměrným skóre 95 % R-squared) a model s klasifikační dopřednou neuronovou sítí byl nejhorší (s průměrným skóre přesnosti pouze 50 %). Také ostatní modely ukázaly velký potenciál pro předpovídání cen akcií, stejně jako model využívající optimalizátor optimalizaci rojem částic pak demonstroval výhodu automatického ladění hyperparametrů. Cílem je, aby tato práce přispěla k dalšímu výzkumu v oblastech AI, algoritmů, financí a informatiky.
Anotace v angličtině
This thesis studied about the artificial intelligence (AI) technology for stock trading, specifically about stock price prediction. The long short-term memory neural network (LSTM), regression feed - forward neural network (RFFNN), classification feed - forward neural network (CFFNN), deep reinforcement learning (DRL) and the particle swarm optimization (PSO) optimized RFFNN (RFFNN-PSO) models were used to predict the AAPL, MSFT, TSLA, META, and GOOG stocks' prices and the performance of the different models were analyzed, compared and discussed. The results showed the DRL model had the best performance (with average 95% R-squared score (R2)) and the CFFNN model had the poorest (with only average 50% accuracy score). Also, the LSTM and RFFNN showed the great potential to predict stock prices as well as the RFFNN-PSO model showed the advantage of auto-tuning hyperparameters. This study is expected to contribute to the further research of the fields in AI, algorithms, finance and computer science.
Make a literature review with a focus on various A.I. techniques in stock trading.
Select or collect the appropriate datasets for a given task.
Select the methodology from the A.I. field.
Implement the selected techniques and provide experimantal results for datasets.
Provide the analysis of results and comparisons of techniques/algorithms.
Zásady pro vypracování
Make a literature review with a focus on various A.I. techniques in stock trading.
Select or collect the appropriate datasets for a given task.
Select the methodology from the A.I. field.
Implement the selected techniques and provide experimantal results for datasets.
Provide the analysis of results and comparisons of techniques/algorithms.
Seznam doporučené literatury
RAY, Ruchira, Prakhar KHANDELWAL a B. BARANIDHARAN. A Survey on Stock Market Prediction using Artificial Intelligence Techniques. In: 2018 International Conference on Smart Systems and Inventive Technology (ICSSIT) [online]. IEEE, 2018, 2018, s. 594-598 [cit. 2022-11-30]. ISBN 978-1-5386-5873-4. Dostupné z: doi:10.1109/ICSSIT.2018.8748680
ARULKUMARAN, Kai, Marc Peter DEISENROTH, Miles BRUNDAGE a Anil Anthony BHARATH. Deep Reinforcement Learning: A Brief Survey. IEEE Signal Processing Magazine [online]. 2017, 34(6), 26-38 [cit. 2022-12-02]. ISSN 1053-5888. Dostupné z: doi:10.1109/MSP.2017.2743240
NTI, Isaac Kofi, Adebayo Felix ADEKOYA a Benjamin Asubam WEYORI. A systematic review of fundamental and technical analysis of stock market predictions. Artificial Intelligence Review [online]. 2020, 53(4), 3007-3057 [cit. 2022-12-02]. ISSN 0269-2821. Dostupné z: doi:10.1007/s10462-019-09754-z
LAZZERI, Francesca. Machine learning for time series forecasting with Python. Indianapolis: Wiley, 2021, 1 online resource (227 pages). ISBN 9781119682394. Dostupné také z: https://proxy.k.utb.cz/login?url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119682394
MOSTAFA, Fahed, Tharam S. DILLON a Elizabeth CHANG. Computational intelligence applications to option pricing, volatility forecasting and value at risk. Cham, Switzerland: Springer, 2017, 1 online resource (x, 171 pages). Studies in computational intelligence. Dostupné z: doi:9783319516684
KONAR, Amit a Diptendu BHATTACHARYA. Time-series prediction and applications: a machine intelligence approach. Cham, Switzerland: Springer, 2017, 1 online resource. Intelligent systems reference library. Dostupné z: doi:9783319545974.
Seznam doporučené literatury
RAY, Ruchira, Prakhar KHANDELWAL a B. BARANIDHARAN. A Survey on Stock Market Prediction using Artificial Intelligence Techniques. In: 2018 International Conference on Smart Systems and Inventive Technology (ICSSIT) [online]. IEEE, 2018, 2018, s. 594-598 [cit. 2022-11-30]. ISBN 978-1-5386-5873-4. Dostupné z: doi:10.1109/ICSSIT.2018.8748680
ARULKUMARAN, Kai, Marc Peter DEISENROTH, Miles BRUNDAGE a Anil Anthony BHARATH. Deep Reinforcement Learning: A Brief Survey. IEEE Signal Processing Magazine [online]. 2017, 34(6), 26-38 [cit. 2022-12-02]. ISSN 1053-5888. Dostupné z: doi:10.1109/MSP.2017.2743240
NTI, Isaac Kofi, Adebayo Felix ADEKOYA a Benjamin Asubam WEYORI. A systematic review of fundamental and technical analysis of stock market predictions. Artificial Intelligence Review [online]. 2020, 53(4), 3007-3057 [cit. 2022-12-02]. ISSN 0269-2821. Dostupné z: doi:10.1007/s10462-019-09754-z
LAZZERI, Francesca. Machine learning for time series forecasting with Python. Indianapolis: Wiley, 2021, 1 online resource (227 pages). ISBN 9781119682394. Dostupné také z: https://proxy.k.utb.cz/login?url=https://onlinelibrary.wiley.com/doi/book/10.1002/9781119682394
MOSTAFA, Fahed, Tharam S. DILLON a Elizabeth CHANG. Computational intelligence applications to option pricing, volatility forecasting and value at risk. Cham, Switzerland: Springer, 2017, 1 online resource (x, 171 pages). Studies in computational intelligence. Dostupné z: doi:9783319516684
KONAR, Amit a Diptendu BHATTACHARYA. Time-series prediction and applications: a machine intelligence approach. Cham, Switzerland: Springer, 2017, 1 online resource. Intelligent systems reference library. Dostupné z: doi:9783319545974.
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
The student presented the main goals and results of his master thesis to the committee. The presentation described the main points of the work very well, the individual slides of the presentation were graphically and content balanced. Subsequently, the student was introduced to the opinions of the supervisor and opponent of the master's thesis. The student gradually answered the questions of the thesis opponent.
The Commission raised the following questions for the defence:
1) Ing. Kadavý: Which metaheuristic was used for PSO hyperparameters optimization?
2) Doc. Komínková Oplatková: Why was there a time cost issue with PSO?
3) Doc. Komínková Oplatkova: Batch sizes were different for different techniques?
The student responded excellently to the questions asked.