Uporaba umetne inteligence pri upravljanju portfelja delnicFister, Dušan (Avtor) Jagrič, Timotej (Mentor) Perc, Matjaž (Komentor) umetna inteligencaportfelj delnicumetne nevronske mrežemehanski trgovalni sistemIzziv dela predstavlja snovanje, načrtovanje in praktična izvedba avtomatiziranega trgovalnega sistema, ki neodvisno in brez posredovanja uporabnikov sprejema in izvaja trgovalne odločitve. Jedro trgovalnega sistema predstavlja trgovalna strategija, ki spremlja pretekle ter aktualne podatke borznih kotacij, izvaja tehnično analizo in, če je tega sposobna, se prilagaja sprotnim razmeram na finančnih trgih. Obravnavamo dve skupini trgovalnih strategij, klasične, ki niso sposobne sprotnega prilagajanja niti učenja, in dve trgovalni strategiji na osnovi naprednih algoritmov umetne inteligence, eno izmed njih predstavnico umetnih nevronskih mrež najnovejše tretje generacije. Izvedemo obširna simulacijska eksperimentiranja na osnovi nemškega delniškega trga v zadnjih desetih letih, zasnujemo in izvedemo pa tudi eksperimentiranja na namenski strojni opremi, ki močno pohitri kompleksnost časovnega izvajanja, ter eksperimentiranja na analognem elektronskem vezju, s pomočjo katerega se podrobno seznanimo z načinom propagiranja informacij umetnih nevronskih mrež tretje generacije. Rezultati eksperimentov prinašajo tako vsebinske kot tehnične ugotovitve, najpomembnejšo med njimi, da se enoten model ki hkrati trguje z večjim številom finančnih instrumentov obnaša podobno kot kopica posamično prilagojenih modelov na točno določen finančni instrument, kakor tudi novo ugotovljene izkušnje vezane na propagiranje in izrabo najnovejše generacije umetnih nevronskih mrež.[D. Fister]20222022-03-31 09:40:00Doktorsko delo/naloga81480UDK: 336.76:004.8(043.3)COBISS_ID: 129178883sl