Predviđanje trendova u financijskim vremenskim nizovima metodama strojnog učenja

završni rad

• Naslov (engleski): Forecasting Trends in Financial Time Series Using Machine Learning Methods
• Autor: Nikola Petrušić
• Mentor: Zvonko Kostanjčar (mentor)
• Član povjerenstva: Zvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mate Puljiz (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Stjepan Begušić (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2018-09-12, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Predviđanje trendova na financijskom tržištu zahtjevan je posao koji uključuje mnoge faktore. Strojno učenje metoda je učenja računala na osnovi podataka bez eksplicitnog programiranja. Financijsko tržište opisuje se modelima strojnog učenja koji ovise o vrijednostima fundamentalnih faktora dionica.

Sažetak (engleski)

Predicting trends in financial markets iz a demanding task which includes many factors. Machine learning is a method of teaching computers based on raw data without explicit programming. Financial markets are described using machine learning models which depend on the values of fundamental factors of stock.

• Ključne riječi: Strojno učenje; predviđanje; financijska tržišta; model; fundamentalni faktori
• Ključne riječi (engleski): Machine learning; prediction; financial markets; model; fundamental factors
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:836467
• 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: 2019-03-13 23:57:15