prikaz prve stranice dokumenta Predikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom
Rad nije dostupan
diplomski rad
Predikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. urn:nbn:hr:168:374452
Baković, Krešimir
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Baković, K. (2021). Predikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:374452

Baković, Krešimir. "Predikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:374452

Baković, Krešimir. "Predikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:374452

Baković, K. (2021). 'Predikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 09.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:374452

Baković K. Predikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2021 [pristupljeno 09.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:374452

K. Baković, "Predikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:374452

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:374452
Podaci o radu
NaslovPredikcija cijena dionica umjetnom inteligencijom
Naslov (engleski)Prediction of stock prices by artificial intelligence
AutorKrešimir Baković
MentorVinko Lešić (mentor)
Član povjerenstvaVinko Lešić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaMato Baotić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaBranimir Novoselnik (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2021-07-06, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Sažetak
Tržište vrijednosnih papira je jedno od najpromatranijih te najvećih tržišta općenito te kao takvo privlači brojne investitore. Upravo navedeno omogućava moguće ostvarivanje profita tj. zaradu. S ciljem predikcije kretanja cijene dionice, u ovom diplomskom radu izrađena su 2 modela koji vrše predikciju za 1 dan unaprijed. Programska podrška za modele izvedena je kao Python skripta unutar virtualnog okruženja PyCharm. Oba modela vrše predikciju zaključne cijene dionica američkih tvrtki Tesla i Twitter na temelju prošlih zaključnih cijena, prodajnog volumena te derivacije cijene dionice. Kao korišteni modeli koristili su se GRU i LGBM model te su oba modela dali zadovoljavajuće rezultate koji govore kako bi se modeli mogli koristiti kao pomoćni alat pri trgovanju. Srednja apsolutna greška za GRU iznosi 1.2325 dok je ona za LGBM 1.3689.
Sažetak (engleski)
The financial market is one of the most observed and most important markets in general and as such attracts many investors. Precisely the above enables the possible realization of profit. In order to improve the prediction in the movement of the stock price, in this paper 2 models were made that perform prediction for 1 day in advance. Model software is implemented as a Python script within the PyCharm virtual environment. Both models predict the closing price of stocks of the American companies Tesla and Twitter based on past closing prices, sales volume and derivation of the stock price. The GRU and LGBM models were used as models and both models gave satisfactory results which suggest that the models could be used as an auxiliary trading tool. The mean absolute error for GRU is 1.2325 while for LGBM is 1.3689.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:374452
Studijski programNaziv: Elektrotehnika i informacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka elektrotehnike i informacijske tehnologije (mag. ing. el. techn. inf.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2023-01-13 11:42:57