Analiza podataka i prediktivni modeli financijskih opcija

diplomski rad

• Naslov (engleski): Data analysis and predictive modelling for financial options
• Autor: Viktor Đogić
• Mentor: Vladimir Čeperić (mentor)
• Član povjerenstva: Vladimir Čeperić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Tomislav Marković (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2025-02-25, Hrvatska

Sažetak

U ovom radu istražene su financijske opcije kao izvedeni financijski instrumenti koji,
zbog svojih specifičnih povratnih karakteristika i rastuće atraktivnosti, sve češće postaju
sastavni dio suvremenog trgovanja. Predložene su metode za predviđanje kretanja cijena
opcija i temeljnih imovina korištenjem statističkih modela i algoritama strojnog učenja.
Primjenom modela dubokog učenja generirane su procjene budućih cijena, na temelju
kojih su simulirane investicije u financijske opcije unutar hipotetskog portfelja, uz praćenje dinamike kapitala. Također su obrađene statističke značajke opcija te analizirane
najčešće strategije trgovanja ovim instrumentom.

Sažetak (engleski)

This paper explores financial options as derivative financial instruments that, due to
their specific return characteristics and growing attractiveness, are increasingly becoming an integral part of modern trading. Methods for predicting the price movements of
options and underlying assets using statistical models and machine learning algorithms
are proposed. Using deep learning models, estimates of future prices were generated,
based on which investments in financial options within a hypothetical portfolio were
simulated, while monitoring capital dynamics. The statistical characteristics of options
were also discussed and the most common trading strategies for this instrument were
analyzed.

• Ključne riječi: financijske opcije; temeljna imovina; duboko učenje; strojno učenje; investicijske strategije; volatilnost; predikcija cijena
• Ključne riječi (engleski): financial options; underlying assets; deep learning; machine learning; investment strategies; volatility; price prediction
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:604852
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Otvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2025-03-12 11:07:23