The activity of algorithmic trading is increasing steadily across capital markets due to technological developments. This thesis analyses the common algorithmic intraday trading strategies of momentum, mean reversion, and statistical arbitrage. Conclusions were drawn from a literature review of prior and current research. Algorithmic arbitrage was found to be the most profitable of the three evaluated strategies, because it typically takes place in high frequency trading. Furthermore, this thesis analyses the impact of algorithmic trading on market liquidity and volatility. While the literature mainly agrees that algorithmic trading has a positive effect on liquidity, its impact on volatility is subject to discussion. Algorithmic and high-frequency trading carry risks that will likely lead to new future regulations.:1 INTRODUCTION 1.1 Background 1.2 Problem description and goal of the research 1.3 Structure of the thesis and research questions 2 THEORETICAL FUNDAMENTALS 2.1 Intraday trading 2.1.1 Definition 2.1.2 Characteristics of intraday trading markets 2.1.3 Financial instruments of intraday trading 2.1.4 Goals and profit chances of individual intraday traders 2.2 Algorithmic trading 2.2.1 Algorithm definitions 2.2.2 Algorithmic trading definitions 2.2.3 High-frequency trading 2.2.4 Characteristics of algorithmic trading and high-frequency trading 2.2.5 Trading algorithm characteristics 3 METHODOLOGY 3.1 Data collection 3.2 Data analysis 4 ALGORITHM-BASED INTRADAY TRADING STRATEGIES AND THEIR PROFIT POTENTIAL 4.1 Momentum strategy 4.1.1 Definition and basic principle of the strategy 4.1.2 Underlying theories of the momentum strategy 4.1.3 Selected studies of an algorithmic intraday momentum strategy 4.2 Mean reversion strategy 4.2.1 Definition and basic principle of the strategy 4.2.2 Underlying theories of the mean reversion strategy 4.2.3 Relation of mean reversion and momentum 4.2.4 Selected studies of an algorithmic intraday mean reversion strategy 4.3 Arbitrage strategy 4.3.1 Definition and basic principle of the strategy 4.3.2 Types of Arbitrage 4.3.3 Underlying theories of the arbitrage strategy 4.3.4 Selected studies of an algorithmic intraday statistical arbitrage strategy 4.4 Further trading algorithms and strategy components 4.4.1 Speed Advantage algorithms 4.4.2 Accuracy Advantage Algorithms 5 IMPACT OF ALGORITHMIC TRADING ON MARKET LIQUIDITY AND VOLATILITY 5.1 Market liquidity 5.1.1 Definition 5.1.2 Bid-Ask Spread 5.1.3 Dimensions of liquidity 5.1.4 The impact of algorithmic trading on market liquidity 5.2 Market volatility 5.2.1 Definition and characteristics of volatility 5.2.2 The impact of algorithmic trading on market volatility 6 CONCLUSION AND FUTURE DEVELOPMENTS OF ALGORITHMIC TRADING PUBLICATION BIBLIOGRAPHY DECLARATION OF HONOR

Tato práce se zabývá technologiemi velkých dat v kontextu měření parametrů sítě. Popisuje téma velkých dat a jejich využití, představuje základní parametry sítě, jejich měření a metody zhodnocení. Vyhodnocuje RTR NetTest aplikaci, testovací proceduru a měřené parametry. Byla vytvořena skupina nástrojů pro posouzení základních kvantitativních parametrů mobilní sítě na základě dat z databáze RTR. Rozbor denního efektu shrnuje časovou proměnlivost sítě. Chování v prostoru je posouzeno binováním a shlukovou analýzou, současně se srovnáním řízeného testování a crowdsourcingu.

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Performance of automatic speech recognition (ASR) systems utilizing only acoustic information degrades significantly in noisy environments such as a car cabins. Incorporating audio and visual information together can improve performance in these situations. This work proposes a lip detection and tracking algorithm to serve as a visual front end to an audio-visual automatic speech recognition (AVASR) system. Several color spaces are examined that are effective for segmenting lips from skin pixels. These color components and several features are used to characterize lips and to train cascaded lip detectors. Pre- and post-processing techniques are employed to maximize detector accuracy. The trained lip detector is incorporated into an adaptive mean-shift tracking algorithm for tracking lips in a car cabin environment. The resulting detector achieves 96.8% accuracy, and the tracker is shown to recover and adapt in scenarios where mean-shift alone fails.

The aim of this thesis is a description and implementation of algorithms of the tracked objects in the video feed. This thesis introduces Mean shift and Continuously adaptive mean shift algorithms which represent category based on kernel tracking. For construction of a model is used a threedimensional color histogram whose construction is described in this thesis as well. The achievements of described algorithms are compared in the testing images sequences and evaluated in details.

The purpose of this thesis was to create application to support communication and ensuring participation of extern participants (sponsors, supporters) of an event such as conference, festival and more. Application provides support for communication between organizers and participants and o ers management of all necessary data associated with organizing event. The thesis also describes methods of project management and standards applicable for this issues. The PMBOK standard was described in detail, which was used together with ARIS methodic for application design in terms of communication, procurement and stakeholders.

Ingeniero Civil Eléctrico / La energía eólica permite a los países diversificar su matriz energética utilizando un recurso natural y disponible localmente, lo cual contribuye a su independencia de los mercados internacionales de combustibles fósiles. En Chile, actualmente existe potencial para la instalación de 40.000 MW en turbinas eólicas. La baja huella de carbono asociada a esta tecnología ha promovido su integración al Sistema Eléctrico Nacional. Debido a la naturaleza estocástica del viento, la energía eléctrica generada con fuentes eólicas se comporta de forma variable e intermitente. Estas variaciones se producen a escala diaria e incluso intra-horaria y suponen un problema para el operador del sistema eléctrico, lo cual convierte a este fenómeno en una de las barreras que deben ser sorteadas para favorecer su incorporación a cualquier sistema eléctrico de potencia. En el presente documento, se propone la diversificación geográfica como mecanismo de mitigación de la variabilidad intra-diaria de la producción conjunta de electricidad de un grupo de parques eólicos, utilizando la desviación estándar de la curva diaria de generación eléctrica como métrica de la variabilidad de las fuentes eólicas. Para esto se utilizó un modelo de optimización adaptado del modelo de Selección de Carteras de Markowitz, que permite hallar la forma óptima de repartir la potencia nominal instalada sobre un conjunto de perfiles geográficos de generación eléctrica, de manera de cumplir con un nivel dado de potencia media generada y minimizar la variabilidad. A partir de la curva de Markowitz, se eligen tres configuraciones diferentes que representan tres planes de expansión de generación eólica al año 2025, estos planes de expansión se comparan con el plan de expansión del caso base obtenido de un estudio previo. La primera configuración, presenta el menor promedio de desviación estándar intra-diaria, y un factor de planta 7.6% menor que el caso base. Se obtuvo una reducción del promedio de variabilidad anual del 36.5 %. La segunda configuración, presenta un promedio de desviación estándar intra-diaria menor que el caso base, con igual factor de planta que éste. En este caso se reduce la variabilidad intra-diaria en un 32.4 %, y la energía generada por fuentes eólicas mantiene su nivel. Finalmente, se estudió una tercera configuración, en la cual se logra producir un 7.6% más de energía, con una variabilidad prácticamente igual que el caso base. La energía generada por los proyectos considerados en estos planes de expansión permite, en promedio, evitar la emisión de 9.4 millones de toneladas de CO2 que resultarían de generar dicha energía con unidades termoeléctricas a carbón. En general, los tres escenarios reducen la razón entre variabilidad intra-diaria y potencia media. Finalmente estos planes se evaluaron utilizando el modelo de Programación de Corto Plazo (PCP) que utiliza actualmente el CDEC-SIC, para analizar, mediante los resultados del predespacho, el impacto que éstas configuraciones tienen sobre el desempeño del sistema. Los resultados indican que los casos 2 y 3 requieren de una menor cantidad de energía generada por fuentes térmicas para mantener el balance, con respecto al caso base, con lo cual se logra una reducción del 0.4% y del 3.4% -respectivamente- en las emisiones de CO2 del parque térmico. Mientras que para el primer caso, debido al menor factor de planta total, la generación térmica aumenta en un 0.9% con respecto al caso base, lo que implica un 0.8% más de emisiones de CO2.

Real time video streaming through mobile Internet is increasing day by day and the video  quality can be affected  very badly by network performance issues. Video freezing and video  jumping are one of the serious issues that affect the user experience badly. Hence service providers are interested to evaluate the performance of quality of experience. We  follow the methods from the International Telecommunications Union–Telecommunication Sector(ITU-T)recommendations. In this thesis, we are studying the effect of freezing on user experience by subjective tests and obtaining the mean opinion scores using perceptual video quality assessment tool and analyze  which part of the video is affected mostly by introducing freezein selected parts.

Cette thèse porte sur l’étude de nouveaux modèles de jeux à champ moyen. On étudie dans un premier temps des modèles d’arrêt optimal et de contrôle impulsionnel en l’absence de bruit commun. On construit pour ces modèles une notion de solution adaptée pour laquelle on prouve des résultats d’existence et d’unicité sous des hypothèses naturelles. Ensuite, on s’intéresse à plusieurs propriétés des jeux à champ moyen. On étudie la limite de ces modèles vers des modèles d’évolution pures lorsque l’anticipation des joueurs tend vers 0. On montre l’unicité des équilibres pour des systèmes fortement couples (couples par les stratégies) sous certaines hypothèses. On prouve ensuite certains résultats de régularités sur une ”master equation” qui modélise un jeu à champ moyen avec bruit commun dans un espace d’états discret. Par la suite on présente une généralisation de l’algorithme standard d’Uzawa et on l’applique à la résolution numérique de certains modèles de jeux à champ moyen, notamment d’arrêt optimal ou de contrôle impulsionnel. Enfin on présente un cas concret de jeu à champ moyen qui provient de problèmes faisant intervenir un grand nombre d’appareils connectés dans les télécommunications. / This thesis is concerned with new models of mean field games. First, we study models of optimal stopping and impulse control in the case when there is no common noise. We build an appropriate notion of solutions for those models. We prove the existence and the uniqueness of such solutions under natural assumptions. Then, we are interested with several properties of mean field games. We study the limit of such models when the anticipation of the players vanishes. We show that uniqueness holds for strongly coupled mean field games (coupled via strategies) under certain assumptions. We then prove some regularity results for the master equation in a discrete state space case with common noise. We continue by giving a generalization of Uzawa’s algorithm and we apply it to solve numerically some mean field games, especially optimal stopping and impulse control problems. The last chapter presents an application of mean field games. This application originates from problems in telecommunications which involve a huge number of connected devices.

Comment fonctionne le cerveau ? Peut-on créer un cerveau artificiel ? Une étape essentielle en vue d'obtenir une réponse à ces questions est la modélisation mathématique des phénomènes à l'œuvre dans le cerveau. Ce manuscrit se focalise sur l'étude de modèles de réseaux de neurones inspirés de la réalité.Cette thèse se place à la rencontre entre trois grands domaines des mathématiques - l'étude des équations aux dérivées partielles (EDP), les probabilités et la statistique - et s'intéresse à leur application en neurobiologie. Dans un premier temps, nous établissons les liens qui existent entre deux échelles de modélisation neurobiologique. À un niveau microscopique, l'activité électrique de chaque neurone est représentée par un processus ponctuel. À une plus grande échelle, un système d'EDP structuré en âge décrit la dynamique moyenne de ces activités. Il est alors montré que le modèle macroscopique peut se retrouver de deux manières distinctes : en étudiant la dynamique moyenne d'un neurone typique ou bien en étudiant la dynamique d'un réseau de $n$ neurones en champ-moyen quand $n$ tend vers l’infini. Dans le second cas, la convergence vers une dynamique limite est démontrée et les fluctuations de la dynamique microscopique autour de cette limite sont examinées. Dans un second temps, nous construisons une procédure de test d'indépendance entre processus ponctuels, ces derniers étant destinés à modéliser l'activité de certains neurones. Ses performances sont contrôlées théoriquement et vérifiées d'un point de vue pratique par une étude par simulations. Pour finir, notre procédure est appliquée sur de vraies données / How does the brain compute complex tasks? Is it possible to create en artificial brain? In order to answer these questions, a key step is to build mathematical models for information processing in the brain. Hence this manuscript focuses on biological neural networks and their modelling. This thesis lies in between three domains of mathematics - the study of partial differential equations (PDE), probabilities and statistics - and deals with their application to neuroscience. On the one hand, the bridges between two neural network models, involving two different scales, are highlighted. At a microscopic scale, the electrical activity of each neuron is described by a temporal point process. At a larger scale, an age structured system of PDE gives the global activity. There are two ways to derive the macroscopic model (PDE system) starting from the microscopic one: by studying the mean dynamics of one typical neuron or by investigating the dynamics of a mean-field network of $n$ neurons when $n$ goes to infinity. In the second case, we furthermore prove the convergence towards an explicit limit dynamics and inspect the fluctuations of the microscopic dynamics around its limit. On the other hand, a method to detect synchronisations between two or more neurons is proposed. To do so, tests of independence between temporal point processes are constructed. The level of the tests are theoretically controlled and the practical validity of the method is illustrated by a simulation study. Finally, the method is applied on real data