MA thesis in Economics that I defended at University of Warsaw. The thesis has received a very good grade.
MA thesis in Economics (written in Polish) that I defended at University of Warsaw. The thesis is concerned with the use of LSTM neurons in stock price prediction and has received a very good grade.
The thesis is concerned with price formation on stock markets and attempts to identify factors influencing the value of securities. Its other purpose is to use new solutions in the field of neural networks, in order to create an effective trading system that generates investment signals based on historical data. The first part of the work consists of: a description of traditional methods that practitioners use in making investment decisions and a description of variables that have impact on prices of securities. The second is devoted to neural networks - it presents them as a tool that will be used to build a trading system and it contains literature overview of scientific papers that report the use of neural network in finance and economics. The work is concluded with a chapter that describes the creation of trading system based on LSTM neurons for futures contract for NASDAQ-100 index. The results of the emirical research seem to confirm that neural networks can successfully be used as a tool that helps investors make investment decisions.
Praca dotyczy kształtowania się cen na rynku kapitałowym i podejmuje próbę zidentyfikowania czynników wpływających na wartość papierów wartościowych. Jej drugim celem jest wykorzystanie nowych rozwiązań z zakresu sieci neuronowych w celu stworzenia skutecznego systemu transakcyjnego, generującego decyzje inwestycyjne w oparciu o dane historyczne. Pierwszą część pracy stanowią: opis tradycyjnych metod, którymi praktycy wspierają się w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych oraz opis danych wpływających na wycenę papierów wartościowych. Drugi rozdział dzieli się na dwie części: opis sieci neuronowych – narzędzia, które posłuży do zbudowania systemu transakcyjnego oraz przegląd prac naukowych z ekonomii i finansów, w których wykorzystywane są sieci neuronowe. Zwieńczeniem pracy jest rozdział poświęcony budowie systemów transakcyjnych na kontrakt futures dla indeksu NASDAQ-100 w oparciu o neurony LSTM. Wyniki przeprowadzonego badania wydają się potwierdzać, że sieci neuronowe mogą stanowić skuteczne narzędzie do wspierania inwestora w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych.