Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Robotic process automation for investment modelling

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F19%3A39914993" target="_blank" >RIV/00216275:25410/19:39914993 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://is.muni.cz/do/econ/sborniky/2019/Proceedings_final.pdf" target="_blank" >https://is.muni.cz/do/econ/sborniky/2019/Proceedings_final.pdf</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Robotic process automation for investment modelling

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The developments in data science, machine learning and artificial intelligence force us to revisit the question “What should be automated and what should be done by humans?” The main objective of our contribution is to apply Robotic Process Automation (RPA) to create a model which identifies risk situations on the model based on the market prices and external data such as M2 Money Stock, Consumer Confidence Index (CCI), Daily Treasury Yield Curve etc., and recommend a proportion of assets in the portfolio. Our goal is to build a model that will beat its benchmark, the S&amp;P 500 index, for that purpose we create a portfolio composed of individual stock titles contained in the S&amp;P 500 index and compare the model rate of return with the real rate of the S&amp;P 500 for the period from 1.1. 2004 to 1.1. 2019. As a result we can show that the cumulative yield of the model beats its benchmark approx. 7 times during the period under review.

  • Název v anglickém jazyce

    Robotic process automation for investment modelling

  • Popis výsledku anglicky

    The developments in data science, machine learning and artificial intelligence force us to revisit the question “What should be automated and what should be done by humans?” The main objective of our contribution is to apply Robotic Process Automation (RPA) to create a model which identifies risk situations on the model based on the market prices and external data such as M2 Money Stock, Consumer Confidence Index (CCI), Daily Treasury Yield Curve etc., and recommend a proportion of assets in the portfolio. Our goal is to build a model that will beat its benchmark, the S&amp;P 500 index, for that purpose we create a portfolio composed of individual stock titles contained in the S&amp;P 500 index and compare the model rate of return with the real rate of the S&amp;P 500 for the period from 1.1. 2004 to 1.1. 2019. As a result we can show that the cumulative yield of the model beats its benchmark approx. 7 times during the period under review.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach<br>I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2019

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    European Financial Systems 2019 : Proceedings of the 16th International Scientific Conference

  • ISBN

    978-80-210-9337-9

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    7

  • Strana od-do

    126-132

  • Název nakladatele

    Masarykova univerzita

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    24. 6. 2019

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000503222600014