prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja
Rad nije dostupan
završni rad
Predviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. urn:nbn:hr:168:391609
Šikić Vagić, Matej
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Šikić Vagić, M. (2020). Predviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:391609

Šikić Vagić, Matej. "Predviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:391609

Šikić Vagić, Matej. "Predviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:391609

Šikić Vagić, M. (2020). 'Predviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 22.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:391609

Šikić Vagić M. Predviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2020 [pristupljeno 22.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:391609

M. Šikić Vagić, "Predviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:391609

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:391609
Podaci o radu
NaslovPredviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja
Naslov (engleski)Prediction of Stock Market Prices Based on Deep Learning Models
AutorMatej Šikić Vagić
MentorGoran Delač (mentor)
Član povjerenstvaGoran Delač (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaAdrian Satja Kurdija (član povjerenstva)
Član povjerenstvaLucija Šikić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2020-09-07, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Rad obrađuje temu predviđanje cijena dionica zasnovano na modelima dubokog učenja, točnije koristi se mreža s dugom kratkotrajnom memorijom. Rad će se na početku osvrnuti i na povratne neuronske mreže kao roditelja mreže s dugom kratkotrajnom memorijom. Pomoću mreže s dugom kratkotrajnom memorijom može se predvidjeti rast ili pad neke dionice isključivo s prijašnjim cijenama spomenute dionice. Za ulazni skup informacija uzima se samo datum, cijena dionice na otvaranju i zatvaranju burze. Kasnije, nakon istraživanja trendova, izrađuje se model na setu za treniranje. Nakon raznih preinaka modela uz promjenu raznih parametara poput slučajnog izostavljanja nekih podataka te promjene broja mreža, provjerava se točnost modela na testnom setu podataka koji je odvojen od seta za treniranje.
Sažetak (engleski)
The paper deals with the topic of stock price forecasting based on deep learning models, more precisely using a network with long short-term memory. The paper will initially look at reverse neural networks as the parent of a network with long short-term memory. With the help of a network with long short-term memory, it is possible to predict the growth or decline of a stock only with the previous prices of the mentioned stock. Only the date, share price at the opening and closing of the stock exchange is taken as the input set of information. Later, after researching the trends, a model is made on the training set. After various modifications of the model with a change of various parameters such as accidental omission of some data and a change in the number of networks, the accuracy of the model is checked on a test data set that is separate from the training set.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:391609
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-14 21:45:23