Application of Neural Network Methods in the Prediction of Stock Markets

The purpose of the research is to define practical profit which can be achieved using neural network methods as a prediction instrument. The thesis investigates the ability of neural networks to forecast future events. This capability is checked on the example of price prediction during intraday trading on stock market. The executed experiments show predictions of average 1, 2, 5 and 10 minutes’ prices based on data of one day and made by two different types of forecasting systems. These systems are based on the recurrent neural networks and back propagation neural nets. The precision of the predictions is controlled by the absolute error and the error of market direction. The economical effectiveness is estimated by a special trading system. In conclusion, the best structures of neural nets are tested with data of 31 days’ interval. The best results of the average percent of profit from one transaction (buying + selling) are 0.06668654, 0.188299453, 0.349854787 and 0.453178626, they were achieved for prediction periods 1, 2, 5 and 10 minutes. The investigation can be interesting for the investors who have access to a fast information channel with a possibility of every-minute data refreshment.

Paikkatiedon hyödyntäminen Jabber-pikaviestintäohjelmistossa

Työn teoriaosuudessa tutustutaan ensin paikkatiedon käsitteeseen ja paikkatietoa hyödyntäviin palveluihin. Lisäksi perehdytään paikannukseen langattomissa lähiverkoissa ja erityisesti paikannukseen tämän diplomityön osalta käytettävässä verkossa. Työn teoriaosuudessa tutustutaan myös paikkatietoa hyödyntävien palveluiden hyöty- sekä haittanäkökulmiin. Teoriaosuudessa käydään myös läpi tällä hetkellä yleisimmät pikaviestintäarkkitehtuurit ja tutustutaan tarkemmin Jabber–pikaviestintäohjelmiston käyttämään protokollaan. Lopuksi tarkastellaan paikkatiedon hyödyntämiseen liittyviä lakiteknisiä seikkoja ja henkilön yksityisyyden suojaa. Diplomityön käytännön osuudessa tutustutaan paikkatietoa hyödyntävän palvelinkomponentin toteutukseen Jabber–arkkitehtuuria hyväksikäyttäen. Jabber-palvelinohjelmisto ja tehty komponentti toimivat langattomassa lähiverkossa (WLPR.NET), jota ylläpitää Lappeenrannan teknillisen yliopiston tietoliikennetekniikan laitos. Verkon käyttäjät voivat rekisteröityä palvelun käyttäjiksi, jonka jälkeen palvelinkomponentti pitää kirjaa rekisteröityneiden käyttäjien paikkatiedosta ja sen muutoksista. Lisäksi käyttäjät voivat hakea muiden käyttäjien paikkatietoa asiakasohjelmistossa toimivan hakutoiminnon avulla. Käyttäjien paikkatieto saadaan käyttämällä jo olemassa olevaa tekniikkaa.

Delivery system for location based information in wireless IP networks

Tämä työ esittelee uuden tarjota paikasta riippuvaa tietoa langattomien tietoverkkojen käyttäjille. Tieto välitetään jokaiselle käyttäjälle tietämättä mitään käyttäjän henkilöllisyydestä. Sovellustason protokollaksi valittiin HTTP, joka mahdollistaa tämän järjestelmän saattaa tietoa perille useimmille käyttäjille, jotka käyttävät hyvinkin erilaisia päätelaitteita. Tämä järjestelmä toimii sieppaavan www-liikenteen välityspalvelimen jatkeena. Erilaisten tietokantojen sisällä on perusteella järjestelmä päättää välitetäänkö tietoa vai ei. Järjestelmä sisältää myös yksinkertaisen ohjelmiston käyttäjien paikantamiseksi yksittäisen tukiaseman tarkkuudella. Vaikka esitetty ratkaisu tähtääkin paikkaan perustuvien mainosten tarjoamiseen, se on helposti muunnettavissa minkä tahansa tyyppisen tiedon välittämiseen käyttäjille.