Odhad ceny akcií Martin Dörfler, Jiří Marchalín

Původní metoda  odhad ceny akcií pomocí neuronové sítě v závislosti na minulých hodnotách kombinací na sobě závisejících vstupů  vstupní data (pouze 3) ropa BRENT kurz amerického dolaru akcie Exxon oil

Závěry původních metody  vykazují nepřesnost při náhlých změnách na trhu, které se nám nepodařilo zachytit  setrvačnost, se kterou se nám nepodařilo vyrovnat  pro kombinaci jsme měli málo vstupů (nepřesné)

Řešení ?  zvýšíme počet vstupních dat až na 10  použijeme metody dobývání znalostí k vybrání dat ke klasifikaci

Příprava dat  Zkoušíme odhadovat akcie Unipetrolu  Vybrali jsme data, o kterých se domníváme, že mezi sebou mají souvislost  Data z jednoho oboru burzovní indexy hlavní komodita měna, ve které se obchoduje

Data  americké úrokové sazby  ropa BRENT  PX 50  Nikkei  Nasdaq 100  FTSE100  Dow Jones  DAX 30  kurz amerického dolaru

Výběr dat  Období z let 2004 a 2005  Bez burzovních prázdnin celkem 522 údajů

Pohled na data  odhad závislostí (korelační koeficienty)  korelace akcií Unipetrolu s jednotlivými atributy v závislosti na čase  funkce corr v Matlabu

Metoda  Na základě tvaru dat jsme zvolili rozhodovací strom  z atributů, které mají podobnou korelační křivku jsme vybrali jednoho reprezentanta  redukce dat na 5 atributů Ropa BRENT Nikkei Nasdaq 100 DAX 30 Kurz amerického dolaru

Data pro rozhodovací strom  výstupní data do 2 kategorií koupit nekoupit  dělení dat do 5 kategorií velký vzrůst vzrůst kolísání pokles velký pokles  klasifikace z předchozích 5 hodnot

Klasifikace dat  5 dat  sečteme zvlášť poklesy a zvlášť vzrůsty  normalizujeme na interval [1,10]  souřadnice určují třídu

Rozložení tříd v datech

Rozhodovací strom K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 2 | K2 = 1 | K4 = 1 | 1 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 2 | K2 = 1 | K4 = 3 | 0 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 2 | K2 = 2 | 1 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 2 | K2 = 3 | 0 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 3 | K2 = 1 | 1 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 3 | K2 = 2 | 0 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 3 | K2 = 4 | 1 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 4 | K2 = 4 | K4 = 2 | 0.5 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 4 | K2 = 4 | K4 = 4 | 1 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 4 | K2 = 5 | 1 K5 = 1 | K3 = 1 | K1 = 5 | 1 K5 = 1 | K3 = 2 | K4 = 1 | K1 = 4 | K2 = 1 | 0.3 K5 = 1 | K3 = 2 | K4 = 1 | K1 = 4 | K2 = 2 | 1 K5 = 1 | K3 = 2 | K4 = 1 | K1 = 5 | 0 K5 = 1 | K3 = 2 | K4 = 2 | K2 = 1 | 1 K5 = 1 | K3 = 2 | K4 = 2 | K2 = 2 | K1 = 1 | 1 K5 = 1 | K3 = 2 | K4 = 2 | K2 = 2 | K1 = 2 | 0 K5 = 1 | K3 = 2 | K4 = 2 | K2 = 2 | K1 = 3 | 0 K5 = 1 | K3 = 2 | K4 = 2 | K2 = 4 | 0.5

Testy a závěr =(1) 0 Úspěšnost byla pouhých 43% =(0) =(1) =(0.5) =(0) =(0) =(0) =(1) =(1) =(1) =(1) =(1) =(1) =(1) =(1) 0