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&P 500 index, for that purpose we create a portfolio composed of individual stock titles contained in the S&P 500 index and compare the model rate of return with the real rate of the S&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&P 500 index, for that purpose we create a portfolio composed of individual stock titles contained in the S&P 500 index and compare the model rate of return with the real rate of the S&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