prikaz prve stranice dokumenta Predviđanje kretanja tržišta dionica neuronskim mrežama
Rad nije dostupan
završni rad
Predviđanje kretanja tržišta dionica neuronskim mrežama
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. urn:nbn:hr:168:746092
Pavlović, Dario
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Pavlović, D. (2022). Predviđanje kretanja tržišta dionica neuronskim mrežama (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746092

Pavlović, Dario. "Predviđanje kretanja tržišta dionica neuronskim mrežama." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746092

Pavlović, Dario. "Predviđanje kretanja tržišta dionica neuronskim mrežama." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746092

Pavlović, D. (2022). 'Predviđanje kretanja tržišta dionica neuronskim mrežama', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746092

Pavlović D. Predviđanje kretanja tržišta dionica neuronskim mrežama [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2022 [pristupljeno 26.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746092

D. Pavlović, "Predviđanje kretanja tržišta dionica neuronskim mrežama", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746092

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:746092
Podaci o radu
NaslovPredviđanje kretanja tržišta dionica neuronskim mrežama
Naslov (engleski)Predicting stock prices using neural networks
AutorDario Pavlović
MentorDomagoj Jakobović (mentor)
Član povjerenstvaDomagoj Jakobović (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaDavid Dukić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaEda Jovičić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2022-07-15, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U radu je detaljnije objašnjen način funkcioniranja neuronskih mreža i njenih bitnih dijelova. Predstavljene su i povratne neuronske mreže, posebice vrsta povratne neuronske mreže – LSTM. Prikazana je i implementacija LSTM modela u svrhu predviđanja cijena dionica, zbog njegove karakteristike dobrog predviđanja vremenskog slijeda. Rezultati modela predviđanja su uglavnom nezadovoljavajući zbog vanjskih utjecaja i nasumičnosti čistih podataka o cijenama.
Sažetak (engleski)
This thesis contains detailed explanation of neural networks and its important components. Recurrent neural networks are also elaborated in detail with emphasis on LSTM model. LSTM model is implemented for stock price prediction purposes because of its great time-series forecasting abilities. The results of the implemented model are mostly dissatisfying, because of external events and randomness of raw stock price data.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:746092
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 pohrane2023-01-15 11:01:06