Procjena kretanja cijena dionica neuronskim mrežama

završni rad

• Naslov (engleski): Estimating the share price movement with neural networks
• Autor: Tomislav Kožul
• Mentor: Marko Đurasević (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Đurasević (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Nikolina Frid (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Josip Šarić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2023-07-06, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Rad obuhvaća izradu modela neuronske mreže koja koristi ćelije s dugoročnom memorijom (LSTM ćelije) za pronalaženje pravilnosti i uzoraka u kretanju cijena dionica. Dobiveni model implementiran je u skriptu koja, nakon što korisnik unese simbol dionice ili fonda čiju cijenu želi predvidjeti, preuzima podatke o aktualnim cijenama, obrađuje ih te predikcije prikazuje u numeričkom i grafičkom obliku. S ciljem pronalaska modela čije predikcije imaju najmanja odstupanja od stvarnih cijena, ispitane su različite arhitekture neuronskih mreža, kao i različite duljine ulaznih podataka. Dok je model učen i ispitan isključivo na povijesnim podacima, skripta model koristi za rad s tekućim vrijednostima.

Sažetak (engleski)

The paper includes the construction of a neural network model that uses cells with long short-term memory (LSTM cells) to find regularities and patterns in stock price movements. The obtained model is implemented into a script that, after the user enters the symbol of the stock or fund whose price he wants to predict, downloads data on current prices, processes it, and displays the predictions in numerical and graphical format. To find a model whose predictions have the smallest deviations from the actual values, different architectures of neural networks were tested, as well as different lengths of input data. While the model was trained and tested exclusively on historical data, the script uses the model to work with current values.

• Ključne riječi: predikcija cijena dionica; LSTM; neuronske mreže
• Ključne riječi (engleski): stock price prediction; LSTM; neural networks
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:189510
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-10-11 09:23:27