Публикации по теме 'trading'
Торговля корреляцией между EUR/USD и USD/JPY на рынке Форекс
Понимание динамики валютных пар на валютном рынке необходимо трейдерам и инвесторам, стремящимся принимать обоснованные решения.
Одним из основных факторов, влияющих на корреляцию между валютными парами, такими как EUR/USD и USD/JPY, является состояние экономических условий в Еврозоне, США и Японии.
Когда эти крупные экономики будут испытывать схожие экономические тенденции, вероятно, возникнет более сильная корреляция между EUR/USD и USD/JPY.
Например, одновременный экономический..
Создание оптимизатора портфеля акций с помощью Python
Максимизация доходов и минимизация рисков с помощью методов оптимизации портфеля Python
Инвесторы постоянно ищут способы оптимизировать свои портфели и максимизировать свою прибыль. Одним из мощных инструментов для достижения этой цели является оптимизатор портфеля акций, который использует математические алгоритмы для определения оптимального распределения активов в портфеле. В этой статье мы расскажем о функциях, необходимых для создания оптимизатора портфеля акций с помощью Python,..
Модели машинного обучения для успешных торговых стратегий
Как думать об обучении и использовании моделей машинного обучения для алгоритмической торговли.
Многие люди пытались предсказать фондовые рынки. Я потратил около 6 месяцев на создание сквозной системы машинного обучения для алгоритмической торговли. Я использовал производственную систему для размещения заказов на бумагу в течение последних 5 месяцев и получил прибыль 23% по сравнению с 10,7% индекса S&P-500. Доходность и показатели риска для бумажной торговли и тестирования на истории..
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..
Использование возможностей Python в торговле, управляемой данными: раскрытие алгоритмических стратегий для…
На современных быстро меняющихся финансовых рынках торговые стратегии, основанные на данных, становятся все более популярными, а алгоритмы играют жизненно важную роль в принятии обоснованных решений. Python, универсальный и мощный язык программирования, стал основным инструментом для реализации этих алгоритмов. В этой статье мы углубимся в захватывающий мир торговых стратегий, основанных на данных, и изучим, как можно использовать Python, чтобы полностью раскрыть их потенциал...
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.
PyTorch: мощная среда глубокого обучения
В последние годы PyTorch стал одной из ведущих сред глубокого обучения, произведя революцию в этой области благодаря своей гибкости, простоте использования и мощным возможностям. PyTorch, разработанный исследовательской лабораторией искусственного интеллекта Facebook, обеспечивает удобный и интуитивно понятный интерфейс для создания и обучения нейронных сетей.
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..