Previđanje cijene kretanja financijskih instrumenata optimizacijom performansi metoda strojnog učenja iz tokova podataka i metoda dubokog učenja (CROSBI ID 450550)
Ocjenski rad | diplomski rad
Podaci o odgovornosti
Križan, Mislav
Jović, Alan
hrvatski
Previđanje cijene kretanja financijskih instrumenata optimizacijom performansi metoda strojnog učenja iz tokova podataka i metoda dubokog učenja
Klasifikacija smjera kretanja cijene financijskih instrumenata je vrlo izazovno, ali jako zahvalno područje u slučaju pronalaska uspješne strategije. Cilj prezentiranih algoritama je klasifikacija kretanja cijene (rast ili pad) dionica u određenom trenutku s određenim vremenskim periodom razmaka između trenutne i nadolazeće cijene. Unutar rada predstavljene su neke osnovne informacije vezane uz financijske instrumente s naglaskom na dionice. Prikupljeni su podaci nekoliko dionica u nekoliko vremenskih koraka, te su dodani dodatni indikatori kako bi se poboljšala vjerojatnost točne klasifikacije. Na kraju se napravila međusobna usporedba performansi odabranih algoritama strojnog i dubokog učenja kroz više vremenskih intervala, na više dionica.
klasifikacija ; dionice ; tok podataka ; duboki modeli
nije evidentirano
engleski
Financial price data prediction by optimizing stream-based machine learning methods and deep learning methods
nije evidentirano
classification ; stocks ; streaming data ; deep models
nije evidentirano
Podaci o izdanju
36
05.07.2022.
obranjeno
Podaci o ustanovi koja je dodijelila akademski stupanj
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
