| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Uporaba algoritmov po vzorih iz narave pri napovedovanju cene delnic in optimizaciji portfelja
Avtorji:ID Cvörnjek, Nejc (Avtor)
ID Brezočnik, Miran (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Jagrič, Timotej (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Papa, Gregor (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Cvornjek_Nejc_2015.pdf (4,12 MB)
MD5: 436A5F0673B8AA5B0ADA9E2827F716FB
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:V magistrskem delu smo uporabili algoritme po vzorih iz narave za finančna modeliranja. Najprej smo uporabili umetne nevronske mreže za napovedovanje cene delnice, nato pa še genetske algoritme za optimizacijo portfelja delnic, ki smo jih primerjali s kvadratnim programiranjem. V raziskavi se je izkazalo, da lahko s umetnimi nevronskimi mrežami bolje ocenimo variančno-kovariančno matriko, kot če bi uporabili zgodovinske podatke. Pri reševanju problema optimizacije portfelja delnic se je izkazalo, da lahko z genetski algoritmi dobimo rezultate primerljive s kvadratnim programiranjem, saj rezultati med tehnikama, predvsem pri manjšem porteflju, v glavnem niso statistično značilni.
Ključne besede:finančni trg, teorija upravljanja portfelja, umetne nevronske mreže, genetski algoritmi, Markowitzev model, optimizacija, večkriterijska optimizacija
Kraj izida:Maribor
Založnik:[N. Cvörnjek]
Leto izida:2015
PID:20.500.12556/DKUM-47591-c1f3235d-90e6-07c7-620b-d4c42a44eeca Novo okno
UDK:004.89.012:336.763(043.2)
COBISS.SI-ID:18622742 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:FHWMTVI7
Datum objave v DKUM:30.03.2015
Število ogledov:2601
Število prenosov:295
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FS
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Usage of nature-inspired algorithms for stock price predictions and portfolio optimization
Opis:In a master work we used nature inspired algorithms for financial modeling. Firstly we use an artificial neural networks to predict stock prices and secondly, we used genetic algorithms for stock portfolio optmization. The results show better assessing covariance matrix with neural networks gives more accurate results in a portfolio optimization than if we are taking historical prices. We can assert that results obtained with a genetic algorithms are in general statistically the same as they are with quadratic programming, especially in cases with less stocks in a portfolio.
Ključne besede:financial market, portfolio theory, artificial neural networks, genetic algorithms, Markowitz model, optimization, multiobjective optimization


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

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

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici