Detekce vzorů v časových řadách
Pattern Recognition in Time Series
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Bystroň Jiří
Supervisor
Mudroch Martin
Opponent
Hrbek Jakub
Field of study
Systémy a řízeníStudy program
Kybernetika a robotikaInstitutions assigning rank
katedra řídicí technikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdfVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://www.cvut.cz/sites/default/files/content/d1dc93cd-5894-4521-b799-c7e715d3c59e/cs/20160901-metodicky-pokyn-c-12009-o-dodrzovani-etickych-principu-pri-priprave-vysokoskolskych.pdf
Metadata
Show full item recordAbstract
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.
Collections
- Bakalářské práce - 13135 [476]