Show simple item record

Využití analýzy sentimentu při predikci burzy
dc.contributor.advisorKrištoufek, Ladislav
dc.creatorRýgr, Petr
dc.date.accessioned2017-05-26T18:56:26Z
dc.date.available2017-05-26T18:56:26Z
dc.date.issued2015
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/64914
dc.description.abstractCílem této práce je prozkoumat různé možnosti analýzy sentimentu a využití informací díky ní získané při predikci na burze. Nejprve je připraveno několik nástrojů a zdrojů pro analýzu sentimentu a je popsána krátká historie výzkumu spjaté s každým tímto nástrojem. Poté je sestaven model Google Trends a pomocí něho vyhodnocena možnost predikování budoucího vývoje S&P 500 indexu na základě informací o množství vyhledávání vybraných slov. Na základě tohoto modelu je vytvořena strategie, která je testována na historických datech a její úspěšnost je porovnána s klasickou buy and hold strategií. Dále je testována hypotéza, jestli je možné využít veřejně dostupné zprávy jako vedoucí indikátor pro budoucí pohyby ceny akcií. Nakonec je popsán proces algoritmizace analýzy sentimentu a jsou zhodnoceny jeho silné a slabé stránky.cs_CZ
dc.description.abstractThe purpose of this thesis is to explore various possibilities of performing online sentiment analysis and utilizing obtained information in stock market prediction. Firstly, several tools and sources available for sentiment analysis are presented and brief history of research related to each tool is provided. Additionally, Google Trend model is designed to evaluate whether information about searching volume of selected terms can be used to predict future movements of S&P 500 index. Strategy based on such model is implemented on historical data and its cumulative return is compared to classical buy and hold strategy. Furthermore, hypothesis whether it is possible to utilize publicly released news as a leading indicator for future stock returns is tested. Lastly, process of algorithmic sentiment analysis is described and its strengths and weaknesses are assessed.en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.titleApplicability of online sentiment analysis for stock market predictionen_US
dc.typebakalářská prácecs_CZ
dcterms.created2015
dcterms.dateAccepted2015-06-18
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.identifier.repId150874
dc.title.translatedVyužití analýzy sentimentu při predikci burzycs_CZ
dc.contributor.refereeKřehlík, Tomáš
dc.identifier.aleph002010318
thesis.degree.nameBc.
thesis.degree.levelbakalářskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEkonomie a financecs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomics and Financeen_US
thesis.degree.programEkonomické teoriecs_CZ
thesis.degree.programEconomicsen_US
uk.thesis.typebakalářská prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csFakulta sociálních věd::Institut ekonomických studiícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Social Sciences::Institute of Economic Studiesen_US
uk.faculty-name.csFakulta sociálních vědcs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Social Sciencesen_US
uk.faculty-abbr.csFSVcs_CZ
uk.degree-discipline.csEkonomie a financecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomics and Financeen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVelmi dobřecs_CZ
thesis.grade.enVery gooden_US
uk.abstract.csCílem této práce je prozkoumat různé možnosti analýzy sentimentu a využití informací díky ní získané při predikci na burze. Nejprve je připraveno několik nástrojů a zdrojů pro analýzu sentimentu a je popsána krátká historie výzkumu spjaté s každým tímto nástrojem. Poté je sestaven model Google Trends a pomocí něho vyhodnocena možnost predikování budoucího vývoje S&P 500 indexu na základě informací o množství vyhledávání vybraných slov. Na základě tohoto modelu je vytvořena strategie, která je testována na historických datech a její úspěšnost je porovnána s klasickou buy and hold strategií. Dále je testována hypotéza, jestli je možné využít veřejně dostupné zprávy jako vedoucí indikátor pro budoucí pohyby ceny akcií. Nakonec je popsán proces algoritmizace analýzy sentimentu a jsou zhodnoceny jeho silné a slabé stránky.cs_CZ
uk.abstract.enThe purpose of this thesis is to explore various possibilities of performing online sentiment analysis and utilizing obtained information in stock market prediction. Firstly, several tools and sources available for sentiment analysis are presented and brief history of research related to each tool is provided. Additionally, Google Trend model is designed to evaluate whether information about searching volume of selected terms can be used to predict future movements of S&P 500 index. Strategy based on such model is implemented on historical data and its cumulative return is compared to classical buy and hold strategy. Furthermore, hypothesis whether it is possible to utilize publicly released news as a leading indicator for future stock returns is tested. Lastly, process of algorithmic sentiment analysis is described and its strengths and weaknesses are assessed.en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ


Files in this item

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