Публикации по теме 'stock-market'
Торговая система возврата к среднему — miltonfmr.com
Торговая система возврата к среднему
Многие трейдеры, которым удалось правильно спроектировать и внедрить систему возврата к среднему, разбогатели. Дело в том, что финансовые рынки движутся циклами (см. 8,6-летний цикл — Princeton Economics ). Проще говоря, все, что идет вверх, должно опускаться, а все, что идет вниз, должно подниматься. Ничто не движется в одном направлении вечно. Когда дело доходит до рынков, у нас в основном есть два возможных исхода: либо тренд, либо модель будет..
Инвестирование в фондовый рынок может быть сложной задачей даже для опытных инвесторов. С таким количеством информации и данных, чтобы…
Инвестиции в фондовый рынок с помощью ИИ: как ChatGPT может помочь вам принимать более эффективные финансовые решения
Машинное обучение в прогнозировании состояний фондового рынка
В начале 2022 года я участвовал в соревнованиях IAQF с товарищами по команде. Здесь я кратко представлю нашу идею решения проблемы. Наша задача — прогнозировать состояния фондового рынка (бычье, медвежье, статическое) по данным индекса Russell 3000 (2003–2021) и соответствующим образом реализовывать торговые стратегии. Эффективность нашей торговой стратегии измеряется сравнением со стратегией «купи и держи». В части 1 представлена основная идея нашей исследовательской работы. Во второй..
Сравнение цен на акции с использованием ИИ для проектов в области возобновляемых источников энергии
Вы когда-нибудь задумывались о том, каким будет источник энергии через 30 или 40 лет? Миллениалы всегда беспокоились о происходящих в мире процессах. Когда они хотели устроиться на работу, мировая экономика пыталась пережить великую рецессию. Еще одно нежелательное событие может произойти через 30-40 лет, если мы не будем действовать сейчас. Чтобы иметь лучший мир и окружающую среду, мы не должны полагаться на других и делать что-то для своего будущего.
Энергетическая и..
Скринеры машинного обучения для торговли акциями
Введение
Я работал в количественном хедж-фонде в течение пяти лет. За это время ML/AI стали все больше и больше присутствовать в отрасли. В рамках пилотного проекта я занимаюсь Fanyuan Investment Management и Pan-Origins LLC, а также частью деятельности Udacity Data Science Nano Degree, на которую я зачислен; Я создал веб-приложение, которое позволяет проводить точное тестирование торговой стратегии с широкими возможностями настройки. Во время работы над функцией оптимизации..
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..