Genetic programming and its use in existing applications for building, optimizing and testing the trading strategies in derivatives market

Práce se zabývá využitím genetického programování a genetických algoritmů pro tvorbu, testování a optimalizaci strategií pro obchodování na finančních trzích v existujících aplikacích, které pro tyto účely slouží. V teoretické části je v první řadě vysvětlena problematika evolučních algoritmů a zejména jejich podmnožin -- genetických algoritmů a genetického programování. Dále se teoretická část zabývá obchodováním na finančních trzích s důrazem na terminologii využitou v praktické části práce. Praktickou část je možné rozdělit na proces tvorby strategie a procesy testování a optimalizace strategie. Proces tvorby strategie probíhá podle určených kritérií a využívá nástrojů genetického programování. Vytvořená strategie se poté testuje v aplikaci, která zároveň umožňuje optimalizaci jejích parametrů pomocí nástrojů genetických algoritmů. Na závěr jsou obě aplikace porovnány.The thesis deals with using of genetic programming and genetic algorithm to build, test and optimize trading strategies in existing applications that are used for these purposes. In theoretical part, the issue of evolutionary algorithms is primarily explained and in particular their subsets are described -- genetic algorithms and genetic programming. Furthermore, the theoretical part deals with trading the financial markets with an emphasis on the terminology used in the practical part. The practical part is divided to process of building a strategy and processes of testing and optimizing the strategies. The process of building a strategy is carried out according to specific criteria and uses tools of genetic programming. The strategy is then tested in an application that supports optimization of strategy parameters using tools of genetic algorithms. In conclusion, both applications are compared