Full metadata record
DC pole | Hodnota | Jazyk |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Pospíšil Jan, Ing. Ph.D. | |
dc.contributor.author | Nonfried, Max | |
dc.contributor.referee | Ekštein Kamil, Ing. Ph.D. | |
dc.date.accepted | 2023-6-13 | |
dc.date.accessioned | 2023-08-02T10:47:37Z | - |
dc.date.available | 2022-10-3 | |
dc.date.available | 2023-08-02T10:47:37Z | - |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.date.submitted | 2023-5-4 | |
dc.identifier | 93746 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11025/53767 | - |
dc.description.abstract | Tato práce se zaměřuje na využití klasických statistických metod, konkrétně AR, MA a ARIMA modelů, aplikovaných na vysokofrekvenční obchodní data. Uvažujeme dvě datové sady: první sada obsahuje cenové nabídky na měnovém páru EUR/USD, druhá sada obsahuje realizované obchody na kryptoměnovém páru BTC/USDT. Frekvence těchto dat je několik hodnot za sekundu. V teoretické části je podrobný popis matematických a statistických podkladů pro správné použití ARIMA mo\-delu a praktických informací ohledně obchodních principů. Praktická část popisuje zpracování dat, zahrnuje analýzu týkající se statistického rozdělení dat a dále uvádí porovnání strategie založené na předpovědi z ARIMA modelu se dvěma základními obchodními strategiemi. Praktická část také obsahuje stručnou rešerši tzv. zpětného testování obchodních strategií. | cs |
dc.format | 71 | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Západočeská univerzita v Plzni | |
dc.rights | Plný text práce je přístupný bez omezení | |
dc.subject | vysokofrekvenční obchodování | cs |
dc.subject | arima modely | cs |
dc.subject | měny | cs |
dc.subject | kryptoměny | cs |
dc.subject | zpětné testování | cs |
dc.title | Vysokofrekvenční obchodování s měnami a kryptoměnami | cs |
dc.title.alternative | High frequency currency and cryptocurrency trading | en |
dc.type | bakalářská práce | |
dc.thesis.degree-name | Bc. | |
dc.thesis.degree-level | Bakalářský | |
dc.thesis.degree-grantor | Západočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd | |
dc.thesis.degree-program | Inženýrská informatika | |
dc.description.result | Obhájeno | |
dc.description.abstract-translated | The main focus of this thesis is on the utilization of classical statistical methods, specifically AR, MA and ARIMA models, with high frequency trading data. We consider two datasets: the first with quotes of the currency pair EUR/USD and the second with trades of the cryptocurrency pair BTC/USDT. The frequency of the data is several values per second in both cases. In the theoretical part of the thesis, there is a detailed description of the mathematical and statistical foundations for the proper use of the ARIMA model and practical information related to trading principles. The practical part introduces the description of data processing, including analysis of the statistical distribution of data, and furthermore, the comparison of a trading strategy based on the forecast from the ARIMA model and two basic trading strategies. The practical part also contains an overview of the so called backtesting of the trading strategies. | en |
dc.subject.translated | high frequency trading | en |
dc.subject.translated | arima model | en |
dc.subject.translated | currency | en |
dc.subject.translated | cryptocurrency | en |
dc.subject.translated | backtesting | en |
Vyskytuje se v kolekcích: | Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV) |
Soubory připojené k záznamu:
Soubor | Popis | Velikost | Formát | |
---|---|---|---|---|
bp_2022_23_NONFRIED_Max.pdf | Plný text práce | 1,23 MB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
A19B0601P_Hodnoceni.pdf | Posudek vedoucího práce | 155,95 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
A19B0601P_Posudek.pdf | Posudek oponenta práce | 109,03 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
A19B0601P_Obhajoba.pdf | Průběh obhajoby práce | 66,44 kB | Adobe PDF | Zobrazit/otevřít |
Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam:
http://hdl.handle.net/11025/53767
Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.