Detekce vzorů v časových řadách

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním vzorů ve finančních časových řadách metodami rule-based, fuzzy a pomocí klasifikátoru založeného na podobnosti s průměrem korektně určených vzorů. Součástí práce je popis, návrh a implementace těchto metod v jazyce Java. Jako podkladová data pro vyhledávání vzorů byly vybrány finanční řady z trhu Forex. Výstupem této práce je jak prokazatelná schopnost vzory těmito metodami detekovat, tak srovnání těchto metod.

This bachelor thesis deals with the pattern recognition in financial time-series using rule-based method, fuzzy method and classification method, which is based on similiarity to an average of correctly specified patterns. This thesis consists of method description, design and implementation in Java language. As underlying data for pattern recognition were chosen time-series from Forex market. The outcome of this thesis is both a demonstrable ability to recognize patterns with these methods and an evaluation of these methods.