Публикации по теме 'finance'
Непрерывная реализация Python для поиска оптимизированных эффективных инвестиционных портфелей
Объяснение того, как создать эффективные инвестиционные портфели от начала до конца
Одним из основных этапов разработки приложения для управления инвестициями было внедрение комплексного решения, которое начинается с получения данных о ценах на акции компании и создания набора эффективных и оптимальных портфелей с использованием процедур оптимизации.
Эта статья продемонстрирует, как этого добиться.
Пожалуйста, прочтите Заявление об ответственности с объяснениями FinTech. Это..
Модель машинного обучения для прогнозирования дефолтов по кредитам — Часть 1: Общая картина
В этой статье я описываю, как построить простую модель XGBoost для прогнозирования дефолтов по одноранговым кредитам. Выявляя самые рискованные кредиты, модель экономит деньги инвесторов. Интересно, что эта модель создает ценность для инвесторов, хотя и имеет кажущуюся плохую статистическую эффективность. В этом упражнении показано, что тщательное обдумывание текущей бизнес-проблемы не менее важно, чем создание высокопроизводительной модели машинного обучения.
Эта статья состоит из 4..
Я рад объявить о выпуске моего информационного бюллетеня: «Путь к данным с осознанием».
Практикуйтесь, чтобы изучать науку о данных. Финансовая грамотность — это преимущество. Каждую пятницу одно упражнение на Python и одна тема по финансам.
Спасибо всем, кто следит за мной на Medium. Это побуждает меня продолжать публиковать и улучшать качество моего контента.
Я рад объявить о своем новом проекте: запуске моего информационного бюллетеня «The Mindful Data Path».
Если вы подпишитесь на мою рассылку, вы будете наслаждаться каждой пятницей:
Одно практическое..
Протестируйте свои торговые системы с помощью Python — Анализ результатов
Пробовали ли вы запускать код, который мы видели ранее? (поставьте отметку, если не понимаете, о чем я: Бэктестируйте свои торговые системы с помощью Python — разработка стратегий )
Если да, вы должны были заметить, что ничего не происходит, кроме странных вещей. Это потому, что нам нужно немного изменить наш код, а также добавить анализаторы в наш Cerebro. Но по одному, давайте сначала немного изменим код.
Но перед этим вы можете взглянуть на репозиторий, который я сделал для..
Презентация и обратное тестирование свечного паттерна 3–2–2
Тестирование паттерна 3–2–2 в технике Strat Price Action на истории
Свечные паттерны — это удивительный инструмент распознавания паттернов, который требует дальнейшего изучения. В этой статье обсуждается паттерн 3–2–2, который применяется с использованием индикатора Strat, методика, описанная в предыдущей статье.
Расшифровка необычного: обнаружение аномалий в финансовых операциях
Обнаружение аномалий, финансовые транзакции, обнаружение мошенничества, машинное обучение, финансовая безопасность
Расшифровка необычного: обнаружение аномалий в финансовых операциях
Использование передовых методов снижения рисков, максимизации прибыли и финансовой безопасности
В нашем все более цифровом мире защита финансовых транзакций стала первостепенной задачей. В этой всеобъемлющей статье исследуется передовая техника обнаружения аномалий, мощный инструмент, используемый для..
Роль генеративно-состязательных сетей (GAN) в финансах
Изучение возможностей GAN в финансах
Представьте, что вы специалист по данным, который проводит исследования в банке и собираетесь опубликовать новую научную статью. Давайте возьмем данные из банка, алгоритм и результаты и начнем писать статью, легко, верно?
Ну нет! Сразу останавливаемся на части «давайте возьмем данные из банка». Большинство банков не желают выдавать свои данные для каких-либо публикаций, так как они слишком конфиденциальны.
Вместо этого вам скажут следующее:..
Новые материалы
Объяснение документов 02: BERT
BERT представил двухступенчатую структуру обучения: предварительное обучение и тонкая настройка.
Во время предварительного обучения модель обучается на неразмеченных данных с помощью..
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..