SYSTEM FOR TRACKING AND PREDICTING STOCK PRICE MOVEMENT

Tema ovog završnog rada je sustav za praćenje i predviđanje promjene vrijednosti dionica. Predviđanje cijena dionica je izvedeno korištenjem strojnog učenja. Strojno učenje je oblik umjetne inte ligencije, koristi se algoritmima za obradu podataka i učenje koji su sposobni izvršavati neke zadatke kao čovjek ili čak bolje nego čovjek. Trgovanje dionicama je aktivnost koja sa sobom nosi priliku za veliku zaradu, ali nosi i veliki rizik. Da bi bili uspješni u trgovanju, potrebno je analizirati velike količine podataka i koristiti se raznim ekonomskim indikatorima te pronaći pravilnosti u podacima i na osnovu toga donijeti odluku. Ovaj posao može odraditi vrlo iskusan trgovac, ali čak i najiskusniji trgovac će ponekad napraviti greške koje će ga koštati mnogo novca. Računalo se čini kao savršen kandidat za obavljanje ove vrste posla jer je u mogućnosti obraditi velike količine podataka i pronaći pravilnosti u podacima puno brže i bolje nego čovjek .The subject of this thesis is the system for tracking and predicting stock price movement. Prediction of stock price movement was realised using machine learning. Machine learning is a form of artificial intelligence, used by data processing and learning algorithms that are capable of performing some tasks as a human being or even better than human being. Stock trading is activity that brings great earning opportunity, but it also carries great risk. To be successful in stock trading, it is necessary to analyze large amounts of data and use various economic indicators to find patterns in data and make decisions. This job can be done by very experienced trader, but even the most experienced trader will occasionally make mistakes that will cost him a lot of money. Computer seems to be perfect candidate to do this kind of job because it is able to process large amounts of data and find patterns in data much faster and better than human being