Naslov diplomskega dela: Napovedovanje borznega indeksa S&P 500 z rekurenčnimi nevronskimi mrežami
Povzetek:
Diplomska naloga se ukvarja z napovedovanjem borznega indeksa S&P 500. Ta je pogosto uporabljena mera za stanje ameriškega gospodarstva, saj je sestavljena iz širokega spektra podjetij.
Spremembe indeksa je možno opazovati na različnih intervalih. Odločili smo se izdelati modele za napovedi indeksa in njegove volatilnosti na urnem intervalu in na dnevnem intervalu. Modeli so bili učeni in preizkušeni na zgodovinskih podatkih. Ker pa je indeks časovna vrsta, smo preizkusili rekurenčne nevronske mreže in jih primerjali z uspešnim modelom XGBoost.
Preizkusili smo celice RNN, LSTM in GRU. Pri napovedih na urnem nivoju je bil najboljši model s celicami GRU z relativno povprečno napako 0,221 in napako 0,095 pri napovedih volatilnosti. Za napovedi dnevnih razlik smo najprej uporabili dekompozicijo časovne vrste, da smo iz podatkov odstranili trend. Tako so se starejši podatki bolje posplošili na najnovejše. Izdelali smo model, sestavljen iz LSTM celic, ki smo jim dodali rekurenčni osip in normalizacijo plasti. Tako smo dobili model, ki dosega relativno povprečno napako 0,6104.
Mentor: prof. dr. Marko Robnik Šikonja
Somentor: Matjaž Jezernik Širca
Somentor: Jakob Kostrevc
Komisija za zagovor:
prof. dr. Nikolaj Zimic (predsednik),
prof. dr. Marko Robnik Šikonja (mentor),
doc. dr. Bojan Žunkovič (član).
Prostor: Diplomska soba