Show simple item record

Design of dynamic decision-making strategies for futures trading
dc.contributor.advisorGuy, Tatiana Valentine
dc.creatorVosáhlo, Jaroslav
dc.date.accessioned2017-05-08T16:32:23Z
dc.date.available2017-05-08T16:32:23Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/50214
dc.description.abstractPráce se zabývá problematikou obchodování na komoditních trzích z hlediska investičního spekulanta a zaměřuje se na tzv. komoditní futures kontrakty. Cílem práce je pomocí metod dynamického programování a přibližného dynamického programování navrhnout optimální strategii a tuto strategii otestovat na reálných datech. K dosažení úspěšné strategie jsou použity prostředky bayesovské statistiky pro předpovědi chování náhodných veličin a rizikové ukazatele pro návrh míry opatrnosti při obchodování. Algoritmus je otestován v programu Matlab na více než 15 tisících obchodovacích dnech.cs_CZ
dc.description.abstractThis thesis deals with an issue of futures derivative trading from a perspective of a minor speculator. The aim of this work is to find and design an optimal trading strategy using dynamic programming and approximate dynamic programming. We use means of Bayesian statistics to obtain predictions of variate's behavior and risk indicators to form a rate of carefulness. Effectivity of algorithm is afterwards tested in Matlab program. Available data for testing the success of the method offer more then 15.000 trading days.en_US
dc.languageČeštinacs_CZ
dc.language.isocs_CZ
dc.publisherUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.subjectfuturescs_CZ
dc.subjectdynamické programovánícs_CZ
dc.subjectbayesovská statistikacs_CZ
dc.subjectfutures derivativesen_US
dc.subjectdynamic programmingen_US
dc.subjectBayesian statisticsen_US
dc.titleNávrh dynamických rozhodovacích strategií pro obchodování na futures trzíchcs_CZ
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2011
dcterms.dateAccepted2011-09-12
dc.description.departmentDepartment of Probability and Mathematical Statisticsen_US
dc.description.departmentKatedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Mathematics and Physicsen_US
dc.description.facultyMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
dc.identifier.repId78650
dc.title.translatedDesign of dynamic decision-making strategies for futures tradingen_US
dc.contributor.refereeLachout, Petr
dc.identifier.aleph001385643
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineFinancial Mathematicsen_US
thesis.degree.disciplineFinanční matematikacs_CZ
thesis.degree.programMathematicsen_US
thesis.degree.programMatematikacs_CZ
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csMatematicko-fyzikální fakulta::Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Mathematics and Physics::Department of Probability and Mathematical Statisticsen_US
uk.faculty-name.csMatematicko-fyzikální fakultacs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Mathematics and Physicsen_US
uk.faculty-abbr.csMFFcs_CZ
uk.degree-discipline.csFinanční matematikacs_CZ
uk.degree-discipline.enFinancial Mathematicsen_US
uk.degree-program.csMatematikacs_CZ
uk.degree-program.enMathematicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csPráce se zabývá problematikou obchodování na komoditních trzích z hlediska investičního spekulanta a zaměřuje se na tzv. komoditní futures kontrakty. Cílem práce je pomocí metod dynamického programování a přibližného dynamického programování navrhnout optimální strategii a tuto strategii otestovat na reálných datech. K dosažení úspěšné strategie jsou použity prostředky bayesovské statistiky pro předpovědi chování náhodných veličin a rizikové ukazatele pro návrh míry opatrnosti při obchodování. Algoritmus je otestován v programu Matlab na více než 15 tisících obchodovacích dnech.cs_CZ
uk.abstract.enThis thesis deals with an issue of futures derivative trading from a perspective of a minor speculator. The aim of this work is to find and design an optimal trading strategy using dynamic programming and approximate dynamic programming. We use means of Bayesian statistics to obtain predictions of variate's behavior and risk indicators to form a rate of carefulness. Effectivity of algorithm is afterwards tested in Matlab program. Available data for testing the success of the method offer more then 15.000 trading days.en_US
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta, Katedra pravděpodobnosti a matematické statistikycs_CZ


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV