Tőzsdei idősorok előrejelzése adatbányászati módszerekkel

OData támogatás
Konzulens:
Petróczi Attila István
Távközlési és Médiainformatikai Tanszék

A gazdasági, pénzügyi szektor egyre jelentősebb mértékben használja fel az informatika és ezen belül is az adatbányászat nyújtotta lehetőségeket. Az egyik legfelkapottabb terület, ahol ezeket a módszereket alkalmazzák a tőzsdei környezet, ahol az értékpapírok árfolyamának jövőbeni mozgását, kockázatát igyekeznek minél pontosabban előrejelezni.

A dolgozatomban ilyen tőzsdei értékpapírok előrejelzésére alkalmas adatbányászati módszereket vizsgálok meg. Kísérletet teszek az idősorok előrejelzésére, és olyan portfólió menedzselési eljárások kidolgozására, amelyek az előrejelzések alapján képesek lennének profit előállítására tőzsdei környezetben.

Ezek a feladatok általában nem oldhatóak meg hatékonyan a szokványos, szekvenciális programozási algoritmusokkal, a megoldásukhoz érdemes az informatika peremterületeiről, mint a mesterséges intelligencia kutatásból átemelni módszereket.

A dolgozatomban két ilyen módszert használok fel, a mesterséges neurális hálókat és a genetikus algoritmusokat.

A neurális hálók számos területen bizonyították használhatóságukat, sőt egyes probléma körökben, mint a mintafelismerés, a legjobb módszerként tartják őket számon. Az adatbányászatban mind az előrecsatolt, mind a különböző rekurrens változataikat felhasználják idősorok predikciójára.

A genetikus algoritmusokat a neurális hálók nem felügyelt tanítására használom fel. Ez a módszer különösen a portfólió menedzselési eljárásoknál kap majd kiemelt figyelmet, ott ugyanis a különböző minőségű előrejelzésekhez nem ismert tökéletes kereskedő eljárás, így a tanítási folyamat nem felügyelt környezetben történik.

A dolgozatomban először áttekintem a neurális hálók és a genetikus algoritmusok elméleti hátterét, majd megvizsgálom, hogy ezek alapján milyen modellek készíthetők az előrejelző, és a kereskedő feladatok elvégzésére. Végül tesztelem az elkészített eljárásokat és értékelem a kapott eredményeket.

Letölthető fájlok

A témához tartozó fájlokat csak bejelentkezett felhasználók tölthetik le.