fi en en fi en en fi en en zh fi fi en fi fi en en en en en fi fr de en en en en en fi en en en en fi tr eu es en en sl en en fi eo fi fi fi fi fi de fi fi en fi fi es fi en en en en en en en en en en en en en en en fa en en en en fi en en en en en en en en en en en en en en
JYX - Osakekurssien ennustaminen koneoppimisen menetelmillä
University of Jyväskylä | JYX Digital Repository
English  | Give feedback |
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
Show download detailsHide download details
This publication is copyrighted. You may download, display and print it for Your own personal use. Commercial use is prohibited.
Osakemarkkinoiden ennustaminen ja ennustettavuus on ollut polttava kysymys sijoittajien ja tutkijoiden keskuudessa jo vuosikymmeniä. Tekoälyn suosion kasvun myötä koneoppimisen menetelmistä on pyritty löytämään keinoja ennustamiseen. Tässä tutkielmassa tutustutaan osakemarkkinoiden ennustettavuuteen liittyvään teoriaan ja toteutetaan vertaileva empiirinen tutkimus ennusteiden välillä, jotka ovat toteutettu tunnetuilla koneoppimisen menetelmillä. Saatuja tuloksia verrataan naiiviin ennustusmenetelmään ja tulosten pohjalta pohditaan osakemarkkinoiden ennustettavuutta.
Stock market predictability has been a relevant topic for decades for both investors and academic researchers. The risen popularity of artificial intelligence has lead to attempts to forecast stock market using machine learning algorithms. In this thesis, we first familiarize ourselves with the relevant theory of market predictability and then conduct an empirical test comparing the performance of forecasts that are made by using known machine learning algorithms. The results are also compared to forecasts using naive forecasting mehtod. Finally we reflect stock market predictablility based on the results.
osakemarkkinat lstm arima tekoäly koneoppiminen ennusteet arvopaperimarkkinat aikasarjat neuroverkot
Show full item record
Pro gradu -tutkielmat [24074]
Showing items with similar title or keywords.
Lentoliikenteen aikataulupoikkeamien ennustaminen tekoälyllä
Tutkimuksen tavoitteena oli kehittää ennustemalli, joka ennustaa meno-paluulennon aikataulun vuorokautta ennen lentoa viiden minuutin tarkkuudella. Aikatauluennusteesta nähdään poikkeamat ja myöhästymiset, jolloin sidosryhmille ...
Tiedonlouhinnan ja koneoppimisen menetelmät verkkohyökkäysten havaitsemisessa
Tietokoneverkoissa toimivat hyökkääjät yrittävät jatkuvasti ohittaa käytössä olevia turvajärjestelmiä, ja pyrkivät kehittämään uusia tapoja kohteidensa vahingoittamiseen. Näitä hyökkäyksiä voidaan havaita tunkeilijan ...
Diabeettisen retinopatian seulonta koneoppimisen avulla
Tutkielmassa perehdytään diabeettisen retinopatian seulontaan koneoppimisella. Seulonta ja sen sujuvoittaminen on tärkeää, sillä diabeettinen retinopatia hoitamattomana voi pahimmassa tapauksessa sokeuttaa potilaan. ...
Tässä kandidaattitutkielmassa käsitellään koneoppimisen hyödyntämistä videopeleissä kirjallisuuskatsauksen muodossa. Ensiksi perehdytään siihen, millainen ympäristö pelit ovat koneoppimisen soveltamiselle ja erityisesti ...
Koneoppimisen hyödyntäminen kaupallisen lentoyhtiön toiminnoissa
Tämä kandidaatintutkielma on kirjallisuuskatsaus, jonka tarkoituksena on selvittää, miten koneoppimista voitaisiin hyödyntää lentoyhtiön tärkeimmissä toiminnoissa. Tarkoituksena on parantaa tietojärjestelmäasiantuntijoiden ...
Tunes and musical notes
All of JYXCollection listBy Issue DateAuthorsSubjectsPublished inDepartmentDiscipline
How to publish in JYX?
Publish Your Thesis Online
Open Science at the JYU
Unless otherwise specified, publicly available JYX metadata (excluding abstracts) may be freely reused under the CC0 waiver.