Публикации по теме 'stock-market'
Создание портфеля с использованием отраслевой дивергенции
Проверьте этот инструмент на ntrinsically.com (бесплатно). Поддержите мой контент, узнав больше об инвестировании в стоимость , вариантах или инвестировании в рост (партнерские ссылки Amazon.com).
Примечание. это не инвестиционный совет. Этот проект можно использовать для создания портфеля, диверсифицированного по секторам, но индивидуальный инвестор должен понимать риски, связанные с любыми инвестициями.
В предыдущем посте я обсуждал использование дивергенции сектора от..
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..
Новости подразумевают VIX с 1890 года
Мы представляем интересную научную статью, написанную Манелой и Морейрой, с методологией, которая позволяет оценивать VIX (риск волатильности) с 1890 года…
Новости, подразумевающие VIX с 1890 года — Блог Мы представляем интересную научную статью с методологией, которая позволяет оценивать VIX (риск волатильности) с года… Quantpedia .com
Кратко: «Мы строим текстовую меру неопределенности, начиная с 1890 года, используя статьи на..
Глава 13. Обучение с подкреплением: алгоритмическая торговля, серия 101
Это продолжение серии моих блогов Алгоритмический трейдинг 101: от новичка до профессионала
Обучение с подкреплением — это подраздел машинного обучения, который включает в себя обучение тому, как принимать решения в сложной и неопределенной среде. Ключевой особенностью обучения с подкреплением является то, что агент учится, взаимодействуя с окружающей средой через серию…
Методы машинного обучения, применяемые для прогнозирования цен на акции
Приложения машинного обучения сильно зависят от прогнозирования временных рядов. Прогноз цен на акции выделяется среди других временных рядов как один из самых увлекательных и потенциально прибыльных.
Как обсуждалось в предыдущей статье, все три метода прогнозирования — скользящее среднее, автоматический ARIMA и пророк — охватывали годовые прогнозы в дополнение к линейной регрессии, методу k-ближайших соседей и долговременной кратковременной памяти (LSTM). В заключение, LSTM легко..
Новый подход к данным в анализе временных рядов
Расширьте возможности структуры данных, улучшите процесс обработки данных
Данные временного ряда представляют собой последовательность точек данных, проиндексированных во временном порядке. Наиболее распространенным примером данных временных рядов является дневная цена закрытия фондового рынка. Помимо фондового рынка, мы сталкиваемся с множеством различных данных временных рядов, например, климатические изменения во времени или доход от продаж компании. Анализ временных рядов..
Новые материалы
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что это выглядит сложно…
Просто начните и учитесь самостоятельно
Я хотел выучить язык программирования MVC4, но не мог выучить его раньше, потому что он кажется мне сложным, и я бросил его. Это в основном инструмент..
Лицензии с открытым исходным кодом: руководство для разработчиков и создателей
В динамичном мире разработки программного обеспечения открытый исходный код стал мощной парадигмой, способствующей сотрудничеству, инновациям и прогрессу, движимому сообществом. В основе..
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..