Technická analýza trhu za použití umělých neuronových sítí

Abstract

Technická analýza trhů se začala vyvíjet velice brzy, první zmínky jsou již z osmnáctého století. Od té doby však doznala tato disciplína překvapivě málo změn. Je zcela běžné, že se obchodníci s cennými papíry stále rozhodují na základě pohledu na graf vývoje ceny aktiva v čase. Až s nedávným rozšířením umělých neuronových sítí se začal pokrok v této oblasti opět rozvíjet. Na internetu je možno nalézt stále se rozšiřující nabídku komerčních produktů, jež se tématem zabývají. Volně dostupný nástroj, ve kterém by bylo možno testovat použití neuronových sítí na historických datech a různé obchodní strategie zatím rozšířen není. Obsahem této práce je krok k řešení zmíněného nedostatku. Nejprve je předložen náhled na obor technické analýzy z ekonomického pohledu. Na něj navazuje přehled o vybraných algoritmech adaptace neuronových sítí a diskuse o jejich aplikovatelnosti na řešený problém. Z prezentovaných teoretických poznatků vychází software, který je rovněž součástí této práce. Mezi jeho výhody se řadí poměrně vysoká obecnost a snadná rozšiřitelnost. Přitom je možné jej pomocí grafického rozhraní nastavit na řešení zcela konkrétních úkolů. Tím byl mimo jiné umožněn vznik slibné obchodní strategie, jež je součástí práce včetně dat, na kterých byla testována.

Although the discipline has not received the same level of acceptance in the past, the technical analysis has been part of financial practice for centuries. One of the big issues was the absence of widely respected fully rational background that is necessary for the modern science. The presence of geometrical shapes recognized by a human eye in historical data charts remained as one of the most important tools till the last decades. Nowadays, it is possible to find commercial trading software which employs neural networks. However, a freely accessible tool is difficult to obtain. The aim of this work was to investigate the usability of applications of neural networks on the technical analysis and to develop a software tool that would implement the knowledge acquired. An application was created and a new promising trading strategy proposed along with experimental data. The advantages of the program presented include the ease of extensibility and a high variability in trading strategies setting.