AbstractsComputer Science

Stock Trading with Neural Networks

by Sean Wenström




Institution: KTH Royal Institute of Technology
Department:
Year: 2015
Keywords: Natural Sciences; Computer and Information Science; Computer Science; Naturvetenskap; Data- och informationsvetenskap; Datavetenskap (datalogi)
Record ID: 1371454
Full text PDF: http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-168095


Abstract

Stock trading is increasingly done pseudo-automatically orfully automatically, using algorithms which make day-todayor even moment-to-moment decisions.This report investigates the possibility of creating a virtualstock trader, using a method used in Artificial Intelligence,called Neural Networks, to make intelligent decisions onwhen to buy and sell stocks on the stock market.We found that it might be possible to earn money overa longer period of time, although the profit is less than theaverage stock index. However, the method also performedwell in situations where the stock index is going down. ; Aktiehandel genomförs till allt större grad automatiskt ellerhalvautomatiskt, med algoritmer som fattar beslut pådaglig basis eller över ännu kortare tidsintervall.Denna rapport undersöker möjligheten att göra en virtuellaktiehandlare med hjälp av en metod inom artificiellintelligens kallad neurala nätverk, och fatta intelligenta beslutom när aktier på aktiemarknaden ska köpas eller säljas.Vi fann att det är möjligt att tjäna pengar över en längretidsperiod, men vinsten vår algoritm gör över den behandladetidsperioden är mindre än börsindex ökning. Däremotvisar vår algoritm positiva resultat även under sjunkandebörsindex.