Predviđanje vrijednosti dionice iz povijesnih vrijednosti i nedavnih vijesti

diplomski rad

• Naslov (engleski): Predicting Stock Value From History Values and Recent News
• Autor: Fran Jelenić
• Mentor: Marin Šilić (mentor)
• Član povjerenstva: Marin Šilić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Siniša Srbljić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Goran Delač (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-01, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Rad se bavi sposobnošću dubokih modela da stvaraju reprezentacije različitih vrsta podataka i tako rješavaju složene probleme sastavljene od različitih tipova zadataka. Ta sposobnost se prezentira na problemu predviđanja cijena dionica na temelju prijašnjih cijena i nedavnih novinskih članaka. U tu svrhu je predložen model koji ujedinjuje metode analize vremenskih serija i obrade prirodnog jezika. Provedene su optimizacija i evaluacija modela, a rezultati su komentirani i na temelju njih su donošeni zaključci.

Sažetak (engleski)

The thesis deals with the ability of deep models to create representations of different types of data and thus solve complex problems composed of different types of tasks. This ability is presented on the problem of predicting stock prices based on previous prices and recent newspaper articles. For that purpose, a model has been proposed combining methods of time series analysis and natural language processing. Model optimization and evaluation were performed, the results were commented on, and conclusions were drawn.

• Ključne riječi: vremenska serija; obrada prirodnog jezika; duboko učenje; dionice; LSTM; BERT; pozornost
• Ključne riječi (engleski): time series; natural language processing; deep learning; stock; LSTM; BERT; attention
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:614532
• 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: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-14 08:59:02