Публикации по теме 'finance'
Навигация по когнитивным искажениям и системным предубеждениям, перспектива.
Существуют миллиарды вариаций неявных предубеждений, которые уникальны для людей, придерживающихся этих предубеждений. На самом деле, все мы, люди, придерживаемся многих предубеждений, необходимых для нашего выживания: предрассудков против гнилой или прокисшей пищи, предубеждений против прикосновения к горячей плите. Помимо этих первичных предубеждений, у нас также есть множество индивидуальных приобретенных предубеждений за или против вещей, которые влияют на принятие нами решений...
Варианты использования машинного обучения в финансах, банковском деле и страховании
Использование машинного обучения в финансах
Бизнес в настоящее время, особенно в финансовом секторе, становится все более и более сложным. Чтобы справиться с этим рыночным сдвигом, финансовые секторы вкладывают огромные средства, чтобы автоматизировать вещи и фактически сделать их более точными, используя AI / ML, а автоматизация фактически сделала вещи более полезными, когда модели ML используют аналитические идеи и превращают их в реальный бизнес. результаты, которые оказались очень..
Машинное обучение для прогнозирования цен на облигации
Будущее всего за AI и ML. Я полностью в этом заинтересован. Не ищите доказательств моей убежденности в том, что в пятничном вечернем занятии по глубокому обучению я посещаю этот семестр, работая полный рабочий день. По мере того, как AI/ML становится повсеместным, стандарты адаптации в отрасли растут. Чтобы оставаться конкурентоспособными, фирмы и сотрудники должны быть готовы мыслить нестандартно и адаптировать передовой опыт других секторов.
я работаю в сфере финансов; в..
Найдите активы, которые превзошли S&P500 с помощью Python
Используйте язык программирования Python, чтобы найти активы/акции, которые в среднем приносили большую прибыль, чем S&P500 за последние несколько лет.
Отказ от ответственности. Материал в этой статье носит исключительно образовательный характер и не должен восприниматься как профессиональный совет по инвестированию. Инвестируйте по своему усмотрению. Некоторые внешние ссылки в этом сообщении являются аффилированными.
В этой статье я покажу вам, как я использовал Python для..
Машинное обучение для инвесторов: как ИИ может помочь принимать более обоснованные инвестиционные решения
Инвестирование в фондовый рынок может быть непростой задачей, требующей рассмотрения бесчисленных переменных и нескончаемого потока данных для анализа. Однако с появлением технологии машинного обучения (ML) инвесторы получили в свое распоряжение мощные инструменты, помогающие принимать более обоснованные инвестиционные решения. В этой статье мы рассмотрим, как машинное обучение может помочь инвесторам анализировать данные, выявлять закономерности и принимать обоснованные решения.
Что..
Технический анализ для прогнозирования движения акций
Эта статья углубляется в сложное искусство и науку технического анализа, метода, который игнорирует внутреннюю стоимость акций и сосредотачивается на ценовых моделях, объеме и других рыночных индикаторах. Цель? Чтобы предсказывать будущие движения цен и находить прибыльные торговые возможности. От понимания основных моделей графиков до использования сложных технических индикаторов — мы исследуем, как этот аналитический инструмент может помочь инвесторам ориентироваться в непредсказуемом..
Методологии машинного обучения для прогнозирования цен на акции
Был разработан ряд приложений машинного обучения, в том числе возможность прогнозировать закономерности в данных временных рядов. Цены на акции, несомненно, являются одним из самых захватывающих (или прибыльных) временных рядов для прогнозирования.
Недавно я наткнулся на сообщение в блоге, в котором методы машинного обучения применяются для прогнозирования цен на акции. С точки зрения написания статья была хорошо составлена, в ней рассматривался широкий спектр методологий. Мне было..
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..