Algoritmické obchodování

Název práce: Algoritmické obchodování
Autor(ka) práce: Uherek, Jiří
Typ práce: Diplomová práce
Vedoucí práce: Stádník, Bohumil
Oponenti práce: Fičura, Milan
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
Diplomová práce se zabývá oblastí algoritmického obchodování. V první části práce jsou shrnuty teoretické poznatky pro tuto oblast. Konkrétně se práce zabývá definováním pojmu algoritmického obchodování, exekučními algoritmy, kvantitativními strategiemi, včetně problémů spojených s testováním strategií, a také pak přínosy a riziky algoritmického obchodování z hlediska trhů. Práce rovněž zpracovává úvod do problematiky genetických algoritmů. V aplikační části je vyvíjena obchodní strategie, která využívá genetického algoritmu k nalezení optimální kombinace dílčích strategií. Výsledky aplikační části ukázaly, že zahrnutí genetických algoritmů zvýšilo výkonnost strategie na konkrétním datovém vzorku. Dále pak ukázaly, že velikost transakčních nákladů má zásadní vliv na posuzování výkonnosti strategií, stejně jako rozdělení dat na testovací a validační vzorek.
Klíčová slova: genetické algoritmy; kvantitativní strategie; algoritmické obchodování
Název práce: Algorithmic trading
Autor(ka) práce: Uherek, Jiří
Typ práce: Diploma thesis
Vedoucí práce: Stádník, Bohumil
Oponenti práce: Fičura, Milan
Jazyk práce: Česky
Abstrakt:
The diploma thesis is focused on algorithmic trading. In the first part the theoretical background is summarized. This part is particularly focused on definition of algorithmic trading, execution mechanisms, quantitative strategies, including problems regarding backtesting, and also on benefits and threats of algorithmic trading in market's point of view. The thesis also offers an introduction to genetic algorithms. In the practical part the strategy using genetic algorithm to find optimal combination of particular strategies is developed. The results showed that using genetic algorithms was beneficial for given data series. They also showed that the size of transaction costs is crucial for strategy performance same as dividing data series into testing sample and validation sample.
Klíčová slova: genetic algorithms; quantitative strategies; algorithmic trading

Informace o studiu

Studijní program / obor: Finance a účetnictví/Finanční inženýrství
Typ studijního programu: Magisterský studijní program
Přidělovaná hodnost: Ing.
Instituce přidělující hodnost: Vysoká škola ekonomická v Praze
Fakulta: Fakulta financí a účetnictví
Katedra: Katedra bankovnictví a pojišťovnictví

Informace o odevzdání a obhajobě

Datum zadání práce: 25. 3. 2014
Datum podání práce: 31. 8. 2014
Datum obhajoby: 5. 2. 2015
Identifikátor v systému InSIS: https://insis.vse.cz/zp/47317/podrobnosti

Soubory ke stažení

    Poslední aktualizace: