Search

Your search keyword '"trading strategies"' showing total 474 results
Start Over Descriptor "trading strategies"
474 results on '"trading strategies"'

453. Adaptívní obchodní strategie pro kryptoměny

Author

Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, Filip, Marek, Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, and Filip, Marek

Abstract

Obchodní strategie pro kryptoměny bývají založeny na padajícím nebo stoupajícím trhu. Kámen úrazu nastává, když jsou aplikovány na špatný trend v tak nestabilním trhu, jako je ten s kryptoměnami. Tato práce se zabývá možností adaptivních obchodních strategií, které se dokáží přizpůsobit na klesající a stoupající trendy v kryptoměnovém trhu. Analyzováním ceny Bitcoinu a vytvořením metriky risku, kde se díváme na extrémy vytvořené funkce, můžeme dojít k řešení návrhu adaptivních strategií. Zkoumají se jak dlouhodobé, tak krátkodobé možnosti investování. K vyhodnocování strategií a vykreslování časových řad je vytvořen rozšířitelný program pro testování historických dat. Výsledky jsou porovnány s tradičními přístupy, jako je HODL a rebalancování, přičemž bylo zjištěno, že při použití správných kritérií se mohou více než ztrojnásobit. Práce nabízí investorům nové způsoby zisků a zároveň dává čtenářům možnost nahlédnout do tvorby (adaptivních) strategií a jejich zpětného testování v kódu. Předpokládá se, že výsledky práce budou využívány automatizovanými obchodními systémy., Cryptocurrency trading strategies are based on either rising or falling markets, however, they fail when applied to the wrong trend in a volatile market. This thesis explores the idea of cryptocurrency trading in rising and falling markets with adaptive strategies that can adjust to current market trends in order to maximize effectiveness. The problem is solved by analyzing the Bitcoin price, creating risk metric and focusing on the function's extrema. Both long-term and short-term options are explored. An extensible backtester program is created to evaluate the strategies and plot the time series. The results are compared to traditional approaches like HODL and rebalance, the profits can multiply more than three times using the right criteria. The thesis offers new ways of gaining profit to cryptocurrency investors, as well as giving readers insight into creating (adaptive) trading strategies and backtesting them in code. The output of the thesis is expected to be used by automated trading systems.

454. Strategie pro měnový trh s využitím fraktálu

Author

Budík, Jan, Prochocká, Kristína, Raab, Filip, Budík, Jan, Prochocká, Kristína, and Raab, Filip

Abstract

Tato moje diplomová práce se zabývá teoretickými a praktickými hledisky tvorby obchodní strategie pro devizový trh. Součástí práce je navržení indikátorů a strategie, které jsou zaměřeny na obchodování na měnovém páru EUR/USD. Navržená strategie je vyvíjena v jazyce MetaQuotes language a je optimalizována a testována na historických datech. Navržená strategie je profitová., This diploma thesis is focused on teoretical and practial aspects in the creation of trading strategie on FOREX market. The thesis include indicator and strategy that are build for tradning with EUR/USD currency. The designed strategy is developed in MetaTrader enviroment in MetaQuotes programming language. Indicator is optimalized on historical dates and choose settings for indicator to profit.

455. Adaptívní obchodní strategie pro kryptoměny

Author

Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, Filip, Marek, Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, and Filip, Marek

Abstract

Obchodní strategie pro kryptoměny bývají založeny na padajícím nebo stoupajícím trhu. Kámen úrazu nastává, když jsou aplikovány na špatný trend v tak nestabilním trhu, jako je ten s kryptoměnami. Tato práce se zabývá možností adaptivních obchodních strategií, které se dokáží přizpůsobit na klesající a stoupající trendy v kryptoměnovém trhu. Analyzováním ceny Bitcoinu a vytvořením metriky risku, kde se díváme na extrémy vytvořené funkce, můžeme dojít k řešení návrhu adaptivních strategií. Zkoumají se jak dlouhodobé, tak krátkodobé možnosti investování. K vyhodnocování strategií a vykreslování časových řad je vytvořen rozšířitelný program pro testování historických dat. Výsledky jsou porovnány s tradičními přístupy, jako je HODL a rebalancování, přičemž bylo zjištěno, že při použití správných kritérií se mohou více než ztrojnásobit. Práce nabízí investorům nové způsoby zisků a zároveň dává čtenářům možnost nahlédnout do tvorby (adaptivních) strategií a jejich zpětného testování v kódu. Předpokládá se, že výsledky práce budou využívány automatizovanými obchodními systémy., Cryptocurrency trading strategies are based on either rising or falling markets, however, they fail when applied to the wrong trend in a volatile market. This thesis explores the idea of cryptocurrency trading in rising and falling markets with adaptive strategies that can adjust to current market trends in order to maximize effectiveness. The problem is solved by analyzing the Bitcoin price, creating risk metric and focusing on the function's extrema. Both long-term and short-term options are explored. An extensible backtester program is created to evaluate the strategies and plot the time series. The results are compared to traditional approaches like HODL and rebalance, the profits can multiply more than three times using the right criteria. The thesis offers new ways of gaining profit to cryptocurrency investors, as well as giving readers insight into creating (adaptive) trading strategies and backtesting them in code. The output of the thesis is expected to be used by automated trading systems.

456. Strategie pro měnový trh s využitím fraktálu

Author

Budík, Jan, Prochocká, Kristína, Raab, Filip, Budík, Jan, Prochocká, Kristína, and Raab, Filip

Abstract

Tato moje diplomová práce se zabývá teoretickými a praktickými hledisky tvorby obchodní strategie pro devizový trh. Součástí práce je navržení indikátorů a strategie, které jsou zaměřeny na obchodování na měnovém páru EUR/USD. Navržená strategie je vyvíjena v jazyce MetaQuotes language a je optimalizována a testována na historických datech. Navržená strategie je profitová., This diploma thesis is focused on teoretical and practial aspects in the creation of trading strategie on FOREX market. The thesis include indicator and strategy that are build for tradning with EUR/USD currency. The designed strategy is developed in MetaTrader enviroment in MetaQuotes programming language. Indicator is optimalized on historical dates and choose settings for indicator to profit.

457. Návrh a simulace strategií pro obchodování na trzích

Author

Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, Horázný, František, Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, and Horázný, František

Abstract

Cíl této práce je prostudovat svět obchodování. Analyzovat jak se trhy chovají, kdo nebo co se na nich nachází a jaké existují přístupy k obchodování. Strategie obchodování nejen probádat, ale také analyzovat a simulovat jejich chování. Výsledkem by měl být nástroj schopný srovnání naimplementovaných metod a vlastního návrhu autora. Pro řešení byla využita implementace simulačního nástroje v Pythonu, který pracuje s daty staženými z Binance rozhraní. Strategie, které jsou analyzovány a simulovány jsou Lump Sum (LS), Dollar Cost Averaging (DCA) a Rebalancing. Práce představuje také vlastní strategii pojmenovanou Momentum and Overheating Strategy (MOS), která využívá indikátoru relativní síly (RSI) a sezóního chování trhu. Srdcem této metody je skládání několika ohodnocených funkcí tak, aby vznikla synergie. Využívá se nejen RSI, ale také klouzavého průměru, sezónního rozložení a derivace. Výsledkem je empirické a statistické porovnání všech metod a zjištění která z metod je jak moc vhodná a za jakých podmínek. MOS a Rebalancing se ukázaly být přibližně stejně výnosné a ze zkoumaných metod nejlepší. Na závěr jsou uvedeny hypotézy proč je MOS lukrativní a jaké vhodné vylepšení do budoucna by mělo smysl implementovat., The objective of this study is to explore the world of trading by analyzing market behavior, identifying market participants, and examining various trading approaches. The study aims to not only investigate trading strategies but also analyze and simulate their performance. The outcome of this work is the development of a tool capable of comparing implemented methods and the author’s own proposed strategies. To achieve this goal, a Python simulation tool was implemented that uses data obtained from the Binance API. The analyzed and simulated strategies include Lump Sum (LS), Dollar Cost Averaging (DCA), and Rebalancing. Additionally, a novel strategy called Momentum and Overheating Strategy (MOS) is introduced, which incorporates the Relative Strength Index (RSI) indicator and takes advantage of seasonal behavior in market. The core of this strategy involves combining multiple weighted functions to achieve synergy, leveraging not only RSI but also moving averages, seasonal decomposition and derivatives. The results consist of an empirical and statistical comparison of all the methods to determine their relative suitability under different conditions. MOS and rebalancing were found to be similarly profitable, outperforming the other examined methods. Finally, hypotheses are presented to explain the profitability of MOS and suggest potential future enhancements that could be implemented.

458. Návrh a simulace strategií pro obchodování na trzích

Author

Homoliak, Ivan, Košťál,, Kristián, Horázný, František, Homoliak, Ivan, Košťál,, Kristián, and Horázný, František

Abstract

Cíl této práce je prostudovat svět obchodování. Analyzovat jak se trhy chovají, kdo nebo co se na nich nachází a jaké existují přístupy k obchodování. Strategie obchodování nejen probádat, ale také analyzovat a simulovat jejich chování. Výsledkem by měl být nástroj schopný srovnání naimplementovaných metod a vlastního návrhu autora. Pro řešení byla využita implementace simulačního nástroje v Pythonu, který pracuje s daty staženými z Binance rozhraní. Strategie, které jsou analyzovány a simulovány jsou Lump Sum (LS), Dollar Cost Averaging (DCA) a Rebalancing. Práce představuje také vlastní strategii pojmenovanou \textit{Momentum and Overheating Strategy} (MOS), která využívá indikátoru relativní síly (RSI). Srdcem této metody je skládání několika ohodnocených funkcí tak, aby vznikla synergie. Využívá se nejen RSI, ale také klouzavého průměru a derivace. Výsledkem je empirické porovnání všech metod a zjištění která z metod je jak moc vhodná a za jakých podmínek. MOS a Rebalancing se ukázaly být přibližně stejně výnosné a ze zkoumaných metod nejlepší, The objective of this study is to explore the world of trading by analyzing market behavior, identifying market participants, and examining various trading approaches. The study aims to not only investigate trading strategies but also analyze and simulate their performance. The outcome of this work is the development of a tool capable of comparing implemented methods and the author's own proposed strategies. To achieve this goal, a Python simulation tool was implemented that uses data obtained from the Binance API. The analyzed and simulated strategies include Lump Sum (LS), Dollar Cost Averaging (DCA), and Rebalancing. Additionally, a novel strategy called Momentum and Overheating Strategy (MOS) is introduced, which incorporates the Relative Strength Index (RSI) indicator. The core of this strategy involves combining multiple weighted functions to achieve synergy, leveraging not only RSI but also moving averages and derivatives. The results consist of an empirical comparison of all the methods to determine their relative suitability under different conditions. MOS and rebalancing were found to be similarly profitable, outperforming the other examined methods. Finally, hypotheses are presented to explain the profitability of MOS and suggest potential future enhancements that could be implemented.

459. Návrh a simulace strategií pro obchodování na trzích

Author

Homoliak, Ivan, Košťál,, Kristián, Horázný, František, Homoliak, Ivan, Košťál,, Kristián, and Horázný, František

Abstract

Cíl této práce je prostudovat svět obchodování. Analyzovat jak se trhy chovají, kdo nebo co se na nich nachází a jaké existují přístupy k obchodování. Strategie obchodování nejen probádat, ale také analyzovat a simulovat jejich chování. Výsledkem by měl být nástroj schopný srovnání naimplementovaných metod a vlastního návrhu autora. Pro řešení byla využita implementace simulačního nástroje v Pythonu, který pracuje s daty staženými z Binance rozhraní. Strategie, které jsou analyzovány a simulovány jsou Lump Sum (LS), Dollar Cost Averaging (DCA) a Rebalancing. Práce představuje také vlastní strategii pojmenovanou \textit{Momentum and Overheating Strategy} (MOS), která využívá indikátoru relativní síly (RSI). Srdcem této metody je skládání několika ohodnocených funkcí tak, aby vznikla synergie. Využívá se nejen RSI, ale také klouzavého průměru a derivace. Výsledkem je empirické porovnání všech metod a zjištění která z metod je jak moc vhodná a za jakých podmínek. MOS a Rebalancing se ukázaly být přibližně stejně výnosné a ze zkoumaných metod nejlepší, The objective of this study is to explore the world of trading by analyzing market behavior, identifying market participants, and examining various trading approaches. The study aims to not only investigate trading strategies but also analyze and simulate their performance. The outcome of this work is the development of a tool capable of comparing implemented methods and the author's own proposed strategies. To achieve this goal, a Python simulation tool was implemented that uses data obtained from the Binance API. The analyzed and simulated strategies include Lump Sum (LS), Dollar Cost Averaging (DCA), and Rebalancing. Additionally, a novel strategy called Momentum and Overheating Strategy (MOS) is introduced, which incorporates the Relative Strength Index (RSI) indicator. The core of this strategy involves combining multiple weighted functions to achieve synergy, leveraging not only RSI but also moving averages and derivatives. The results consist of an empirical comparison of all the methods to determine their relative suitability under different conditions. MOS and rebalancing were found to be similarly profitable, outperforming the other examined methods. Finally, hypotheses are presented to explain the profitability of MOS and suggest potential future enhancements that could be implemented.

460. Využití umělé inteligence pro automatizaci obchodování na burze

Author

Matoušek, Radomil, Hůlka, Tomáš, Čermák, František, Matoušek, Radomil, Hůlka, Tomáš, and Čermák, František

Abstract

Tahle diplomová práce se zabývá využitím umělé inteligence pro automatizaci obchodování na burze. Hlavním cílem bylo prozkoumat současné technologie aplikované v algoritmickém obchodování a následně navrhnout a vyvinout automatizovaný obchodní systém využívající umělou inteligenci. Práce se zaměřuje na různé aspekty algoritmického obchodování, včetně vysokofrekvenčního obchodování, cloudových řešení, strojového učení, blockchainu a smart contracts. Dále zkoumá aplikace umělé inteligence v obchodování, jako je prediktivní analytika a zpracování přirozeného jazyka, a diskutuje etické a regulační výzvy spojené s touto technologií. Návrh a vývoj automatizovaného obchodního systému je popsán detailně, včetně architektury systému, volby programovacích jazyků a nástrojů, a implementace obchodních algoritmů. Výsledky ukazují, že využití umělé inteligence může výrazně zvýšit efektivitu a přesnost obchodování na burze, avšak je třeba vzít v úvahu technologická a etická rizika. Tato práce přináší významný příspěvek k výzkumu v oblasti algoritmického obchodování a poskytuje základy pro další výzkum v optimalizaci obchodních algoritmů a integraci nových technologií., This thesis deals with the use of artificial intelligence for automating stock trading. The main objective was to investigate current technologies applied in algorithmic trading and then to design and develop an automated trading system using artificial intelligence. The work focuses on various aspects of algorithmic trading, including high frequency trading, cloud solutions, machine learning, blockchain and smart contracts. It also explores the applications of AI in trading, such as predictive analytics and natural language processing, and discusses the ethical and regulatory challenges associated with this technology. The design and development of an automated trading system is described in detail, including system architecture, choice of programming languages and tools, and implementation of trading algorithms. The results show that the use of artificial intelligence can significantly increase the efficiency and accuracy of stock trading, but technological and ethical risks must be considered. This thesis makes a significant contribution to research in the field of algorithmic trading and provides a foundation for further research in optimizing trading algorithms and integrating new technologies.

461. This title is unavailable for guests, please login to see more information.

Author

Cheng, Kai-Ming and Cheng, Kai-Ming

Abstract

First, Our research tries to get into the theoretical base of the options:the important pricing theories and the most advanced hedging ones of the derivatives instruments. Further than that, by analyzing the changes of the portfolio value composed of long volatility and short volatility of call and put options, it would explore the essence of volatility option trading theory., On the empirical analysis front, we will apply the volatility option trading theory to the most liquid derivatives warrants market in the world Ł%Hong Kong derivatives warrants markets. The subjects in this research are Cheung Kong (Holdings) Ltd, HSBC Holding Plc, Hong Kong Telcom Ltd Ł%the three heaviest components in HK Heng Seng stock Index. And the sample period is 1998 with the derivatives warrants data of the three companies, we test the volatility option trading theory. In order to fit the HK market conditions while the arbitrage operation take place, we analyze the HK trading system and the investment costs derived from the interest charge by the bank in HK to reach the opportunity costs in line with practical environment. By comparison of these three different volatility estimators, we can define the most objective way to do the trading in the most discreet manner. On the top of that, we enumerate the common trading strategies with warrants and options in HK markets., We find that the volatility option trading theory can yield excess return in the 1998 HK warrants markets. Moreover, adopting Garman & Klass volatility estimators outperforms the implied volatility and the historical volatility ones as well. On the side line: when the investors trade with long volatility in the falling stock market profit from the strategies are much larger than the ones generated from sharply stock price rise market. The conclusion is consistent with the theory that when the stock price is falling; the market volatility increases and vice versa. Therefore the more market volatility caused by the stock price fall at the large scale, the more profit captured by the options trading method. By the way, in this process that we infer the implied volatility by using the market information, we can also find phenomenon of volatility smile which is coherent with the original theory., It worth mention that our research is approximated the implied volatility in the market with the warrants. By wisely adopting different volatility trading strategies in the different time and long & short volatility could profit better than purely the performance of long volatility trading strategies. That could pave the way for the market participants to study further on such issues in the near future.

462. Adaptívní obchodní strategie pro kryptoměny

Author

Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, Homoliak, Ivan, and Perešíni, Martin

Abstract

Obchodní strategie pro kryptoměny bývají založeny na padajícím nebo stoupajícím trhu. Kámen úrazu nastává, když jsou aplikovány na špatný trend v tak nestabilním trhu, jako je ten s kryptoměnami. Tato práce se zabývá možností adaptivních obchodních strategií, které se dokáží přizpůsobit na klesající a stoupající trendy v kryptoměnovém trhu. Analyzováním ceny Bitcoinu a vytvořením metriky risku, kde se díváme na extrémy vytvořené funkce, můžeme dojít k řešení návrhu adaptivních strategií. Zkoumají se jak dlouhodobé, tak krátkodobé možnosti investování. K vyhodnocování strategií a vykreslování časových řad je vytvořen rozšířitelný program pro testování historických dat. Výsledky jsou porovnány s tradičními přístupy, jako je HODL a rebalancování, přičemž bylo zjištěno, že při použití správných kritérií se mohou více než ztrojnásobit. Práce nabízí investorům nové způsoby zisků a zároveň dává čtenářům možnost nahlédnout do tvorby (adaptivních) strategií a jejich zpětného testování v kódu. Předpokládá se, že výsledky práce budou využívány automatizovanými obchodními systémy., Cryptocurrency trading strategies are based on either rising or falling markets, however, they fail when applied to the wrong trend in a volatile market. This thesis explores the idea of cryptocurrency trading in rising and falling markets with adaptive strategies that can adjust to current market trends in order to maximize effectiveness. The problem is solved by analyzing the Bitcoin price, creating risk metric and focusing on the function's extrema. Both long-term and short-term options are explored. An extensible backtester program is created to evaluate the strategies and plot the time series. The results are compared to traditional approaches like HODL and rebalance, the profits can multiply more than three times using the right criteria. The thesis offers new ways of gaining profit to cryptocurrency investors, as well as giving readers insight into creating (adaptive) trading strategies and backtesting them in code. The output of the thesis is expected to be used by automated trading systems.

463. Adaptívní obchodní strategie pro kryptoměny

Author

Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, Homoliak, Ivan, and Perešíni, Martin

Abstract

Obchodní strategie pro kryptoměny bývají založeny na padajícím nebo stoupajícím trhu. Kámen úrazu nastává, když jsou aplikovány na špatný trend v tak nestabilním trhu, jako je ten s kryptoměnami. Tato práce se zabývá možností adaptivních obchodních strategií, které se dokáží přizpůsobit na klesající a stoupající trendy v kryptoměnovém trhu. Analyzováním ceny Bitcoinu a vytvořením metriky risku, kde se díváme na extrémy vytvořené funkce, můžeme dojít k řešení návrhu adaptivních strategií. Zkoumají se jak dlouhodobé, tak krátkodobé možnosti investování. K vyhodnocování strategií a vykreslování časových řad je vytvořen rozšířitelný program pro testování historických dat. Výsledky jsou porovnány s tradičními přístupy, jako je HODL a rebalancování, přičemž bylo zjištěno, že při použití správných kritérií se mohou více než ztrojnásobit. Práce nabízí investorům nové způsoby zisků a zároveň dává čtenářům možnost nahlédnout do tvorby (adaptivních) strategií a jejich zpětného testování v kódu. Předpokládá se, že výsledky práce budou využívány automatizovanými obchodními systémy., Cryptocurrency trading strategies are based on either rising or falling markets, however, they fail when applied to the wrong trend in a volatile market. This thesis explores the idea of cryptocurrency trading in rising and falling markets with adaptive strategies that can adjust to current market trends in order to maximize effectiveness. The problem is solved by analyzing the Bitcoin price, creating risk metric and focusing on the function's extrema. Both long-term and short-term options are explored. An extensible backtester program is created to evaluate the strategies and plot the time series. The results are compared to traditional approaches like HODL and rebalance, the profits can multiply more than three times using the right criteria. The thesis offers new ways of gaining profit to cryptocurrency investors, as well as giving readers insight into creating (adaptive) trading strategies and backtesting them in code. The output of the thesis is expected to be used by automated trading systems.

464. Strategie pro měnový trh s využitím fraktálu

Author

Budík, Jan, Prochocká, Kristína, Budík, Jan, and Prochocká, Kristína

Abstract

Tato moje diplomová práce se zabývá teoretickými a praktickými hledisky tvorby obchodní strategie pro devizový trh. Součástí práce je navržení indikátorů a strategie, které jsou zaměřeny na obchodování na měnovém páru EUR/USD. Navržená strategie je vyvíjena v jazyce MetaQuotes language a je optimalizována a testována na historických datech. Navržená strategie je profitová., This diploma thesis is focused on teoretical and practial aspects in the creation of trading strategie on FOREX market. The thesis include indicator and strategy that are build for tradning with EUR/USD currency. The designed strategy is developed in MetaTrader enviroment in MetaQuotes programming language. Indicator is optimalized on historical dates and choose settings for indicator to profit.

465. Adaptívní obchodní strategie pro kryptoměny

Author

Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, Homoliak, Ivan, and Perešíni, Martin

Abstract

Obchodní strategie pro kryptoměny bývají založeny na padajícím nebo stoupajícím trhu. Kámen úrazu nastává, když jsou aplikovány na špatný trend v tak nestabilním trhu, jako je ten s kryptoměnami. Tato práce se zabývá možností adaptivních obchodních strategií, které se dokáží přizpůsobit na klesající a stoupající trendy v kryptoměnovém trhu. Analyzováním ceny Bitcoinu a vytvořením metriky risku, kde se díváme na extrémy vytvořené funkce, můžeme dojít k řešení návrhu adaptivních strategií. Zkoumají se jak dlouhodobé, tak krátkodobé možnosti investování. K vyhodnocování strategií a vykreslování časových řad je vytvořen rozšířitelný program pro testování historických dat. Výsledky jsou porovnány s tradičními přístupy, jako je HODL a rebalancování, přičemž bylo zjištěno, že při použití správných kritérií se mohou více než ztrojnásobit. Práce nabízí investorům nové způsoby zisků a zároveň dává čtenářům možnost nahlédnout do tvorby (adaptivních) strategií a jejich zpětného testování v kódu. Předpokládá se, že výsledky práce budou využívány automatizovanými obchodními systémy., Cryptocurrency trading strategies are based on either rising or falling markets, however, they fail when applied to the wrong trend in a volatile market. This thesis explores the idea of cryptocurrency trading in rising and falling markets with adaptive strategies that can adjust to current market trends in order to maximize effectiveness. The problem is solved by analyzing the Bitcoin price, creating risk metric and focusing on the function's extrema. Both long-term and short-term options are explored. An extensible backtester program is created to evaluate the strategies and plot the time series. The results are compared to traditional approaches like HODL and rebalance, the profits can multiply more than three times using the right criteria. The thesis offers new ways of gaining profit to cryptocurrency investors, as well as giving readers insight into creating (adaptive) trading strategies and backtesting them in code. The output of the thesis is expected to be used by automated trading systems.

466. Strategie pro měnový trh s využitím fraktálu

Author

Budík, Jan, Prochocká, Kristína, Budík, Jan, and Prochocká, Kristína

Abstract

Tato moje diplomová práce se zabývá teoretickými a praktickými hledisky tvorby obchodní strategie pro devizový trh. Součástí práce je navržení indikátorů a strategie, které jsou zaměřeny na obchodování na měnovém páru EUR/USD. Navržená strategie je vyvíjena v jazyce MetaQuotes language a je optimalizována a testována na historických datech. Navržená strategie je profitová., This diploma thesis is focused on teoretical and practial aspects in the creation of trading strategie on FOREX market. The thesis include indicator and strategy that are build for tradning with EUR/USD currency. The designed strategy is developed in MetaTrader enviroment in MetaQuotes programming language. Indicator is optimalized on historical dates and choose settings for indicator to profit.

467. Strategie pro měnový trh s využitím fraktálu

Author

Budík, Jan, Prochocká, Kristína, Budík, Jan, and Prochocká, Kristína

Abstract

Tato moje diplomová práce se zabývá teoretickými a praktickými hledisky tvorby obchodní strategie pro devizový trh. Součástí práce je navržení indikátorů a strategie, které jsou zaměřeny na obchodování na měnovém páru EUR/USD. Navržená strategie je vyvíjena v jazyce MetaQuotes language a je optimalizována a testována na historických datech. Navržená strategie je profitová., This diploma thesis is focused on teoretical and practial aspects in the creation of trading strategie on FOREX market. The thesis include indicator and strategy that are build for tradning with EUR/USD currency. The designed strategy is developed in MetaTrader enviroment in MetaQuotes programming language. Indicator is optimalized on historical dates and choose settings for indicator to profit.

468. Strategie pro měnový trh s využitím fraktálu

Author

Budík, Jan, Prochocká, Kristína, Budík, Jan, and Prochocká, Kristína

Abstract

Tato moje diplomová práce se zabývá teoretickými a praktickými hledisky tvorby obchodní strategie pro devizový trh. Součástí práce je navržení indikátorů a strategie, které jsou zaměřeny na obchodování na měnovém páru EUR/USD. Navržená strategie je vyvíjena v jazyce MetaQuotes language a je optimalizována a testována na historických datech. Navržená strategie je profitová., This diploma thesis is focused on teoretical and practial aspects in the creation of trading strategie on FOREX market. The thesis include indicator and strategy that are build for tradning with EUR/USD currency. The designed strategy is developed in MetaTrader enviroment in MetaQuotes programming language. Indicator is optimalized on historical dates and choose settings for indicator to profit.

469. Adaptívní obchodní strategie pro kryptoměny

Author

Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, Filip, Marek, Homoliak, Ivan, Perešíni, Martin, and Filip, Marek

Abstract

Obchodní strategie pro kryptoměny bývají založeny na padajícím nebo stoupajícím trhu. Kámen úrazu nastává, když jsou aplikovány na špatný trend v tak nestabilním trhu, jako je ten s kryptoměnami. Tato práce se zabývá možností adaptivních obchodních strategií, které se dokáží přizpůsobit na klesající a stoupající trendy v kryptoměnovém trhu. Analyzováním ceny Bitcoinu a vytvořením metriky risku, kde se díváme na extrémy vytvořené funkce, můžeme dojít k řešení návrhu adaptivních strategií. Zkoumají se jak dlouhodobé, tak krátkodobé možnosti investování. K vyhodnocování strategií a vykreslování časových řad je vytvořen rozšířitelný program pro testování historických dat. Výsledky jsou porovnány s tradičními přístupy, jako je HODL a rebalancování, přičemž bylo zjištěno, že při použití správných kritérií se mohou více než ztrojnásobit. Práce nabízí investorům nové způsoby zisků a zároveň dává čtenářům možnost nahlédnout do tvorby (adaptivních) strategií a jejich zpětného testování v kódu. Předpokládá se, že výsledky práce budou využívány automatizovanými obchodními systémy., Cryptocurrency trading strategies are based on either rising or falling markets, however, they fail when applied to the wrong trend in a volatile market. This thesis explores the idea of cryptocurrency trading in rising and falling markets with adaptive strategies that can adjust to current market trends in order to maximize effectiveness. The problem is solved by analyzing the Bitcoin price, creating risk metric and focusing on the function's extrema. Both long-term and short-term options are explored. An extensible backtester program is created to evaluate the strategies and plot the time series. The results are compared to traditional approaches like HODL and rebalance, the profits can multiply more than three times using the right criteria. The thesis offers new ways of gaining profit to cryptocurrency investors, as well as giving readers insight into creating (adaptive) trading strategies and backtesting them in code. The output of the thesis is expected to be used by automated trading systems.

470. Strategie pro měnový trh s využitím fraktálu

Author

Budík, Jan, Prochocká, Kristína, Raab, Filip, Budík, Jan, Prochocká, Kristína, and Raab, Filip

Abstract

Tato moje diplomová práce se zabývá teoretickými a praktickými hledisky tvorby obchodní strategie pro devizový trh. Součástí práce je navržení indikátorů a strategie, které jsou zaměřeny na obchodování na měnovém páru EUR/USD. Navržená strategie je vyvíjena v jazyce MetaQuotes language a je optimalizována a testována na historických datech. Navržená strategie je profitová., This diploma thesis is focused on teoretical and practial aspects in the creation of trading strategie on FOREX market. The thesis include indicator and strategy that are build for tradning with EUR/USD currency. The designed strategy is developed in MetaTrader enviroment in MetaQuotes programming language. Indicator is optimalized on historical dates and choose settings for indicator to profit.

471. Využití umělé inteligence pro automatizaci obchodování na burze

Author

Matoušek, Radomil, Hůlka, Tomáš, Čermák, František, Matoušek, Radomil, Hůlka, Tomáš, and Čermák, František

Abstract

Tahle diplomová práce se zabývá využitím umělé inteligence pro automatizaci obchodování na burze. Hlavním cílem bylo prozkoumat současné technologie aplikované v algoritmickém obchodování a následně navrhnout a vyvinout automatizovaný obchodní systém využívající umělou inteligenci. Práce se zaměřuje na různé aspekty algoritmického obchodování, včetně vysokofrekvenčního obchodování, cloudových řešení, strojového učení, blockchainu a smart contracts. Dále zkoumá aplikace umělé inteligence v obchodování, jako je prediktivní analytika a zpracování přirozeného jazyka, a diskutuje etické a regulační výzvy spojené s touto technologií. Návrh a vývoj automatizovaného obchodního systému je popsán detailně, včetně architektury systému, volby programovacích jazyků a nástrojů, a implementace obchodních algoritmů. Výsledky ukazují, že využití umělé inteligence může výrazně zvýšit efektivitu a přesnost obchodování na burze, avšak je třeba vzít v úvahu technologická a etická rizika. Tato práce přináší významný příspěvek k výzkumu v oblasti algoritmického obchodování a poskytuje základy pro další výzkum v optimalizaci obchodních algoritmů a integraci nových technologií., This thesis deals with the use of artificial intelligence for automating stock trading. The main objective was to investigate current technologies applied in algorithmic trading and then to design and develop an automated trading system using artificial intelligence. The work focuses on various aspects of algorithmic trading, including high frequency trading, cloud solutions, machine learning, blockchain and smart contracts. It also explores the applications of AI in trading, such as predictive analytics and natural language processing, and discusses the ethical and regulatory challenges associated with this technology. The design and development of an automated trading system is described in detail, including system architecture, choice of programming languages and tools, and implementation of trading algorithms. The results show that the use of artificial intelligence can significantly increase the efficiency and accuracy of stock trading, but technological and ethical risks must be considered. This thesis makes a significant contribution to research in the field of algorithmic trading and provides a foundation for further research in optimizing trading algorithms and integrating new technologies.

472. Zaman serisi verilerinin derin yapay sinir ağları ile analizi ve eniyilemesi : Finansal tahmin algoritmaları

Subjects
Technical analysis, Genetic algorithm, Finansal veri analizi, Alım satım stratejileri, Financial data analysis, Machine learning, Genetik algoritma, Trading strategies, Teknik analiz, Deep convolutional neural network, Derin konvolüsyonel sinir ağı, Makine öğrenme
Abstract

Zaman serisi verilerinin analizi istatiksel / matematiksel analiz, sinyal işleme, özellik çıkartma, örüntü tanıma, makine öğrenme ve derin öğrenme yöntemleriyle yapılmaktadır. Zaman serisi verilerinin analizi yapılarak, verilerin gelecek zamandaki değerlerinin tahmini yapılabilmektedir. Finansal zaman serisi verilerinin analizinde finansal teknik analiz göstergeleri kullanıldığı gibi makine öğrenme ve derin öğrenme algoritmaları da kullanılmaktadır. Ancak, literatürdeki çalışmalarda teknik analiz verilerini derin sinir ağı modelleriyle entegre eden modellere pek rastlanmamıştır. Önerilen tez ile teknik analiz verileri işlenerek, derin öğrenme yöntemleri ile birlikte kullanılmaktadır. Tezde önerilen yöntemlerin, diğer önerilen yöntemlerden farkı teknik analiz verilerinin fiyatlar üzerine uygulanarak özellik vektör ve matrislerinin (iki boyutlu resim) oluşturulması ve finansal zaman serisi verilerinin sınıflandırma problemine dönüştürülmesidir. Finansal zaman serisi verilerinde, orta ve uzun vadede finansal tahmin yapabilen, yüksek oranda kar elde edilmesi sağlayabilen, stabil kararlar alabilen yöntemler geliştirmek hedeflenmiştir. Bu hedefler doğrultusunda; finansal teknik analiz göstergeleri, genetik algoritma, derin çok katmanlı algılayıcı sinir ağı, derin konvolüsyonel sinir ağları kullanılarak yenilik içeren algoritma ve metotlar geliştirilmiştir. Tez kapsamında dört farklı öneri yapılmıştır. Önerilen algoritmalar, gerçek bir finansal değerlendirme senaryosunda gerçek verilerle koşturularak, "Al&Tut", RSI ve SMA modelleri ile, LSTM ve MLP regresyon yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar yaygın kullanılan Al-Sat modelleri ve literatürde yer alan yapay öğrenme modelleri ile kıyaslandığında daha iyi başarım sağladığı gözlemlenmiştir. Geliştirilen modeller farklı zaman serilerine uygulanabilir., Time series data is analysed with different methods in terms of statistical / mathematical analysis, signal processing, feature extraction, pattern recognition, machine learning and deep learning methods. By analysing the time series data, future values of the data can be estimated. In the analysis of financial time series data, as financial technical analysis indicators are used, machine learning and deep learning algorithms are also used. However, models that integrate technical analysis data with deep neural networks are rarely seen in literature. With the proposed thesis, as a contribution to literature, technical analysis data and deep convolutional neural network are combined. The difference between the proposed models and the existing methods can be explained as follows: Technical analysis data is applied on the prices to create feature vectors and matrices (two-dimensional images) and the financial time series data is converted into a classification problem. In this thesis, our aim is to develop methods that can make financial forecasts in the medium and long term, making stable decisions that can provide maximum profit. In line with these objectives; financial technical analysis indicators, genetic algorithm, deep multilayer perceptron, deep convolutional neural network were used to develop novel algorithms and methods. Four different models were proposed in the thesis. The proposed algorithms were run in a real financial evaluation scenario and results were compared with Buy&Hold strategies, RSI and SMA models, LSTM and MLP regression methods. It has been observed that the obtained results provide better performance when compared to the widely used Buy&Hold models and machine learning models in the literature. Proposed models can be adapted to different time series to be utilized in various use cases.

473. Utilizing artificial neural networks and genetic algorithms to build an algo-trading model for intra-day foreign exchange speculation

Author

Fatos Xhafa, Cain Evans, Konstantinos Pappas, Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Ciències de la Computació, and Universitat Politècnica de Catalunya. ALBCOM - Algorismia, Bioinformàtica, Complexitat i Mètodes Formals

Subjects
Technical analysis, Artificial neural network, Computer science, Genetic algorithms, computer.software_genre, Computer Science Applications, Term (time), Informàtica::Informàtica teòrica::Algorísmica i teoria de la complexitat [Àrees temàtiques de la UPC], Neural networks (Computer science), Foreign exchange, Currency, Modeling and Simulation, Algorismes genètics, Decisió, Presa de, Econometrics, Trading strategies, Xarxes neuronals (Informàtica), Trading strategy, Data mining, Speculation, Foreign exchange market, computer, Decision making, Statistical hypothesis testing
Abstract

The Foreign Exchange Market is the biggest and one of the most liquid markets in the world. This market has always been one of the most challenging markets as far as short term prediction is concerned. Due to the chaotic, noisy, and non-stationary nature of the data, the majority of the research has been focused on daily, weekly, or even monthly prediction. The literature review revealed that there is a gap for intra-day market prediction. Identifying this gap, this paper introduces a prediction and decision making model based on Artificial Neural Networks (ANN) and Genetic Algorithms. The dataset utilized for this research comprises of 70 weeks of past currency rates of the 3 most traded currency pairs: GBP\USD, EUR\GBP, and EUR\USD. The initial statistical tests confirmed with a significance of more than 95% that the daily FOREX currency rates time series are not randomly distributed. Another important result is that the proposed model achieved 72.5% prediction accuracy. Furthermore, implementing the optimal trading strategy, this model produced 23.3% Annualized Net Return.

474. INVESTICIJSKE STRATEGIJE PRILAGOĐENE DNEVNOJ SEZONALNOSTI U PRINOSIMA DIONICA

Author

Tihana Škrinjarić

Subjects
trgovinske strategije, kalendarski učinci, Zagrebačka burza, strategija „kupi i drži“, učinak dana u tjednu, trading strategies, calendar effects, Zagreb Stock Exchange, “buy and hold” strategy, day-of-the-week effect
Abstract

Tržišta kapitala pružaju brojne mogućnosti trgovinskih strategija kojima različiti sudionici pokušavaju pobijediti tržište. Već dugi niz desetljeća mnogi autori uočavaju različite kalendarske učinke u prinosima dionica. U ovome radu prikazani su rezultati prijašnjih istraživanja koja su analizirala mogućnosti uključivanja kalendarskih učinaka u trgovinske strategije. Provedeno je i vlastito empirijsko istraživanje (simulacija) na Zagrebačkoj burzi, pri čemu se koristi učinak dana u tjednu, utvrđen na hrvatskom tržištu kapitala, temeljem kojeg je izgrađena trgovinska strategija. Uspoređena je s pasivnim strategijama držanja dionica. Rezultati usporedbe ukazuju da je aktivna strategija ostvarivala relativno uspješne prinose koji su poništeni transakcijskim troškovima trgovanja., Capital markets provide varieties of investment strategies that their participants try to implement in order to beat the market. Over the past couple of decades authors have been discovering calendar anomalies in stock returns. A brief overview of previous research is given in this paper, together with a focus on trading strategies which implement aforementioned anomalies. This paper constructs (simulates) also an active trading strategy on Zagreb Stock Exchange based on the day of the week effect in stock returns. This strategy has been compared to passive strategies. Results of the comparison show that although the active strategy has derived excess returns, they have been extinguished by the transaction costs.

Catalog

Books, media, physical & digital resources
See catalog results