Tőzsdei adatok előrejelzése mély neurális hálózatokkal

OData támogatás
Konzulens:
Bolgár Bence Márton
Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék

A tőzsdei árfolyam előrejelzés egy olyan tevékenység, amely során egy részvénytársaság vagy egyéb pénzügyi intézmény jövőbeli árfolyamának értéke kerül meghatározásra. Egy olyan model, aminek a hiba aránya bizonyos keretek között tartható, kirobbanóan hasznos lehet -e tevékenység sikerességében.

A számítógépek számítási kapacitásának fejlődése új kapukat nyitott a tőzsdei előrejelzés területének. Az egyik legjelentősebb technikák közé tartozik a Mesterséges Neurális Hálózatok, mint matematikai függvény approximátorok alkalmazása. Ezek a hálózatok először a hiba-visszaterjesztés során megtanulják, hogy egy adott bementre mi a várt kimenet, majd jóslás folyamata során olyan kimeneteket generálnak, amelyek legjobban illeszkednek a megtanultakra.

A Kaggle egy olyan platform, amely prediktív modellezési és elemzési versenyek számára nyújt otthont, különböző vállalatok statisztikai adatainak hozzájárulásával. 2010-es indulása óta az egyik legnagyobb létező közzösség az adatbányászattal foglalkozók körében.

Munkám célja ezen az oldalon a kiválasztott, Winton cég által kiírt tőzsdei versenyen a lehető legjobb helyezést elérni. A verseny már lezárult, de a résztvevők pontjai és helyezései elérhetőek. Továbbá az oldal továbbra is kiértékeli az általam feltöltött jóslatokat. A versenyre 832-en adtak le érvényes jóslatot. A jóslatok eredményességét a súlyozott átlagos abszolút hibával mérik. Az első helyezett 1727, 53 pontal győzött míg az utolsó több mint 30 000 000 pontal végzett. A mezőny rendkívűl szorosnak mondható, ugyanis már a 780. helyezett 1798,55 pontal zárt.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.