fi en en fi en en fi en en zh fi fi en fi fi en ca en en en de fr de en en en en en fi en en en en fi tr it es en en sl en en fi en fi fi de fi fi en fi en eo fi fi sv 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 - Tukivektorikoneen luokitteluongelman valinnan merkitys osakemarkkinoiden ennustamisessa
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.
Tutkielma käsittelee tukivektorikoneen luokitteluongelman valinnan merkitystä osakemarkkinoiden ennustamisessa. Aikaisempia tutkimuksia erilaisista luokitteluongelmista on vähän, mikä nostaa esille tarpeen tämän aiheen tutkimisen. Uutta keskihajontasuhteutettua luokitteluongelmaa verrataan aikaisemmissa tutkimuksissa suosittuun seuraavan päivän suuntaa ennustavaan luokitteluongelmaan. Tukivektorikoneiden ominaisuudet valitaan aikaisempien tutkimusten perusteella ja niiden tarkkuutta verrataan toisiinsa sekä vertailuindeksinä käytettävään DAX-osakeindeksiin. Ennustemalleista muodostetaan aktiivisia kaupankäyntistrategioita, joita analysoidaan taustatestaamalla käyttäen historiallista kurssidataa. Tulokset osoittavat uuden keskihajontasuhteutetun luokitteluongelman johtavan huomattavasti parempiin tuloksiin sekä korostavan tarvetta jatkotutkimuksille erilaisista luokitteluongelmista.
This thesis examines the impact of support vector machine's classification problem selection on stock market forecasting. Previous research on different types of classification problems has been minimal which raises the need for research on this topic. A new standard deviation adjusted classification problem is compared against a popular next day's direction forecasting classification problem. The feature engineering for the support vector machines is based on previous research and they are compared against each other as well as the benchmark stock market index DAX. The forecasting models are used to form active trading strategies that are analysed with backtesting using historical price data. The results demonstrate that the new standard deviation adjusted classification problem produces significantly better results and highlight the need for further studies on different types of classification problems.
tukivektorikone arvopaperimarkkinat osakkeet koneoppiminen volatiliteetti
Show full item record
Pro gradu -tutkielmat [24081]
Showing items with similar title or keywords.
Tutkielma käsittelee koneoppimisen soveltuvuutta rahoitusmarkkinoiden ennustamiseen käsitellen erityisesti eri algoritmeja sekä niiden yhdistelmiä ja syötteen optimointia. Tulokset osoittavat, että tehokkaiden markkinoiden ...
Tammikuuilmiö ja volatiilisuus Yhdysvaltojen osakemarkkinoilla
Rahoitusmarkkinoilla on havaittu esiintyvän useita säännönmukaisia kausittaisuuksia, joita kutsutaan anomalioiksi. Tässä tutkimuksessa keskitytään anomalioista tunnetuimpaan eli tammikuuilmiöön. Ilmiö on todiste tehokkaiden ...
Terrori-iskujen vaikutus osakemarkkinoilla vuosina 2001-2017
Tässä pro gradu -tutkielmassa perehdytään terrori-iskujen vaikutukseen osakemarkkinoilla vuosien 2001-2017 välillä. Tutkittavana aineistona ovat Saksan ja Ranskan teknologia-, vakuutus-, lento- ja puolustusyhtiöt. Tutkielma ...
December and January effect and Volatility in the United States Stock Markets
Rahoitusmarkkinoiden on tutkittu kohtaavan useita kausittaisuuksia, joita kutsutaan anomalioiksi. Kuukausitasolla tammikuuilmiö on kaikista tutkituin anomalia, ja myös tämä tutkimus keskittyy siihen. Tehokkaiden markkinoiden ...
Volatiliteetti ja tuotot pohjoismaisilla osakemarkkinoilla
Tämän työn tarkoituksena on selvittää, onko Pohjoismaissa havaittavissa alhaisen volatiliteetin anomaliaa ja tutkia volatiliteetin ja osaketuottojen suhdetta. Volatiliteettia mitataan osaketuottojen yhtiökohtaisella ...
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.