Warning message

Nemate dozvolu za prikaz ovog resursa!
prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje cijena dionica korištenjem LSTM mreže
Rad nije dostupan
završni rad
Predviđanje cijena dionica korištenjem LSTM mreže
2019. urn:nbn:hr:168:725275
Radović, Filip
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Radović, F. (2019). Predviđanje cijena dionica korištenjem LSTM mreže (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725275

Radović, Filip. "Predviđanje cijena dionica korištenjem LSTM mreže." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725275

Radović, Filip. "Predviđanje cijena dionica korištenjem LSTM mreže." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725275

Radović, F. (2019). 'Predviđanje cijena dionica korištenjem LSTM mreže', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 25.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725275

Radović F. Predviđanje cijena dionica korištenjem LSTM mreže [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 25.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725275

F. Radović, "Predviđanje cijena dionica korištenjem LSTM mreže", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725275

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:725275
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPredviđanje cijena dionica korištenjem LSTM mreže
Naslov (engleski)Predicting Stock Prices Using the LSTM Recurrent Neural Network
AutorFilip Radović
MentorKlemo Vladimir (mentor)
Član povjerenstvaKlemo Vladimir (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAdrian Satja Kurdija (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDomagoj Alagić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-17, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Tema ovog rada je izrada LSTM modela za predviđanje cijena dionica. Na početku je dan kratki uvod u povijest ovog problema i u rješenja koja su do sada predložena. Opisani su klasični problemi s kojima se susrećemo pri izradi LSTM modela za predviđanje cijena dionica. Pokazan je način na koji se može izbjeći problem autokorelacije vremenskih serija koji uzrokuje netočne rezultate kod treniranja LSTM mreža. Opisana je tehnika kojom se mogu normalizirati podaci dionica. Prikazani su alternativni izvori podataka za predviđanje cijena dionica. Detaljno su opisane tehnike za uklanjanje šuma iz podataka poput wavelet transformacije i autoenkodera. Opisane su arhitekture korištenih mreža i algoritmi korišteni za njihovu optimizaciju. Testirane su različite kombinacije hiperparametara i objašnjeni rezultati koji su dobiveni pomoću njih.
Sažetak (engleski)
The subject of this paper is the creation of an LSTM model for forecasting stock prices. The paper gives a brief introduction to the history of the problem and describes solutions that have been suggested so far. Classical problems that appear when forecasting stock prices with an LSTM model are described. A way to eliminate the problem arising from the auto-correlation of time series data is demonstrated. A successful normalization technique for stock data is described. Alternative data sources for forecasting stock prices are shown. Comprehensive descriptions of noise removal techniques from data such as wavelet transformation and autoencoders are given. The architecture of the networks and the algorithms used for their optimization are described. Various combinations of hyperparameters are explored, and the results obtained by using them are given.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:725275
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 21:44:22