prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica koristeći strojno učenje
No public access
master's thesis
Predviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica koristeći strojno učenje
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. urn:nbn:hr:168:200485
Belić, Lucija
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Belić, L. (2020). Predviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica koristeći strojno učenje (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:200485

Belić, Lucija. "Predviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica koristeći strojno učenje." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:200485

Belić, Lucija. "Predviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica koristeći strojno učenje." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:200485

Belić, L. (2020). 'Predviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica koristeći strojno učenje', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 16 July 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:200485

Belić L. Predviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica koristeći strojno učenje [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2020 [cited 2024 July 16] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:200485

L. Belić, "Predviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica koristeći strojno učenje", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:200485

Metadata
TitlePredviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica koristeći strojno učenje
Title (english)Predicting Maximum Drawdown in Stock Markets Using Machine Learning
AuthorLucija Belić
MentorZvonko Kostanjčar (mentor)
Committee memberZvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
Committee memberDražen Jurišić (član povjerenstva)
Committee memberMarko Subašić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2020-02-27, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Potrebno je definirani standardne mjere rizika na tržištima dionica, uključujući maksimalni pad. Analiza algoritama strojnog učenja koji su pogodni za predviđanje maksimalnog pada na tržištima dionica.
Abstract (english)
Define Standard risk measures, including the maximum drawdown. Analyse machine learning algorithms that are suitable for predicting a maximum drawdown in stock markets.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:200485
Study programmeTitle: Information and Communication Technology
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2023-01-13 09:45:40