prikaz prve stranice dokumenta Podržano učenje u trgovanju imovinom zasnovano na dubokom modelu s latentnim varijablama
Rad nije dostupan
diplomski rad
Podržano učenje u trgovanju imovinom zasnovano na dubokom modelu s latentnim varijablama
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:022001
Kaštelan, Niko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Kaštelan, N. (2024). Podržano učenje u trgovanju imovinom zasnovano na dubokom modelu s latentnim varijablama (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:022001

Kaštelan, Niko. "Podržano učenje u trgovanju imovinom zasnovano na dubokom modelu s latentnim varijablama." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:022001

Kaštelan, Niko. "Podržano učenje u trgovanju imovinom zasnovano na dubokom modelu s latentnim varijablama." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:022001

Kaštelan, N. (2024). 'Podržano učenje u trgovanju imovinom zasnovano na dubokom modelu s latentnim varijablama', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 27.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:022001

Kaštelan N. Podržano učenje u trgovanju imovinom zasnovano na dubokom modelu s latentnim varijablama [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 27.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:022001

N. Kaštelan, "Podržano učenje u trgovanju imovinom zasnovano na dubokom modelu s latentnim varijablama", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:022001

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:022001
Podaci o radu
NaslovPodržano učenje u trgovanju imovinom zasnovano na dubokom modelu s latentnim varijablama
Naslov (engleski)Reinforcement learning in asset trading based on deep latent variable model
AutorNiko Kaštelan
MentorZvonko Kostanjčar (mentor)
Član povjerenstvaZvonko Kostanjčar (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Petković (član povjerenstva)
Član povjerenstvaStjepan Begušić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-04, Hrvatska
Sažetak
Metode dubokog podržanog učenja ekstenzivno se koriste u rješavanju problema optimalnog trgovanja imovinom. Duboki modeli s latentnim varijablama pokazali su se vrlo uspješnima u modeliranju pozadinskih generativnih procesa kompleksnih skupova podataka. U ovom radu predstavljen je novi pristup modeliranju distribucija budućih povrata imovine na temelju vrijednosti iz prošlog razdoblja korištenjem dubokog modela s latentnim varijablama. Potom su korištenjem algoritma dubokog podržanog učenja TD3 na temelju modeliranih distribucija naučene strategije trgovanja imovinom. Pokazano je da naučene strategije trgovanja imovinom svojim performansama ne nadmašuju performanse samog tržišta u značajnoj mjeri.
Sažetak (engleski)
Deep reinforcement learning methods have been extensively used in solving the problem of optimal asset trading. Deep latent variable models have proven very successful in modeling the underlying generative processes of complex datasets. This work presents a novel approach to modeling the distributions of future asset returns that is based on the values observed in the past using a deep latent variable model. The modeled distributions were then used to learn asset trading strategies using the deep reinforcement learning algorithm TD3. It was shown that the performance of the learned asset trading strategies does not exceed that of the market itself by a meaningful margin.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:022001
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 21:01:51