| Title: | Avtomatizirano trgovanje z uporabo pametnega predikcijskega modela : magistrsko delo |
|---|
| Authors: | ID Štrakl, Luka (Author)
ID Kokol, Peter (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  MAG_Strakl_Luka_2021.pdf (3,75 MB)
MD5: 4076042A3EED8600C499E63EA32C624F
PID: 20.500.12556/dkum/fc8a5999-7e04-40e5-8501-a44a01a4ebc5
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | V magistrskem delu je opisano področje avtomatiziranega trgovanja z algoritmičnim pristopom, ki temelji na odločitvah napovednih modelov, katerih znanje je pridobljeno s pomočjo strojnega učenja. Opisane je delo z podatki, metode strojnega učenja in izdelava napovednih modelov v programskem jeziku Python. Poudarek je na pridobivanju, manipulaciji in uporabi vhodnih podatkov, ter optimizaciji napovednega modela za dosego boljših odločitev na še ne videnih podatkih. V sklopu magistrske naloge smo izdelali programsko opremo algoritmične narave, ki uporablja sožitje pogojev, ki jih trgovalni instrument mora zadovoljiti, ter odločitve dveh napovednih modelov za odpiranje ali zapiranje trgovalnih pozicij. |
|---|
| Keywords: | Trgovanje, Forex, delnice, strojno učenje, napovedni model |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [L. Štrakl] |
|---|
| Year of publishing: | 2021 |
|---|
| Number of pages: | VII, 66 f. |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-78806 |
|---|
| UDC: | 004.85:004.777(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 63069955 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:CKODAVUN |
|---|
| Publication date in DKUM: | 13.05.2021 |
|---|
| Views: | 1771 |
|---|
| Downloads: | 150 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
