Машинное обучение за последнее десятилетие определило следующую версию компьютерных процессов и открыло двери для более личного, более устойчивого и надежного опыта использования технологий.
Последнее десятилетие включает в себя огромное появление криптовалют и торговли на фондовом рынке для масс. Новые рынки больше не ограничиваются обнесенными стеной садами, огромными сборами и большим организационным контролем. Ежедневно люди торгуют и пытаются заработать дополнительные деньги в процессе.
Когда мы наблюдаем за появлением обоих этих огромных секторов, не возникает вопросов о том, как их можно объединить вместе, чтобы создать мощный генератор денег и надежные рыночные прогнозы.
Теперь, если вы разработчик, наткнувшийся на эту страницу, вы можете подумать, что это будет учебник, чтобы сделать все, что я упомянул выше. На самом деле это не так, извините. Прошу прощения за то, что упустил немного своего канадца, извините… еще раз.
Теперь две причины, по которым я не иду по учебному маршруту, заключаются в том, что:
- Написание и установка варианта использования для меня может не подойти вам. Я часами изучал способ сделать что-то в учебнике, и в итоге он полностью отличался от того, что я хочу/нужно от него. Что меня только разочаровывает.
- Меняются технологии, меняются версии языков и функциональность. Написание чего-либо сегодня может оказаться устаревшим завтра. (По состоянию на 21 марта 2021 г.) 3 520 000 миллионов…. МИЛЛИОНЫ результатов в Google при поиске «учебники по машинному обучению на фондовом рынке» — найдите тот, который работает для вас, не позволяйте мне обманывать вас.
Тем не менее, я расскажу о некоторых полезных советах и ресурсах, которые я использовал и полюбил за эти годы, когда я создаю свои собственные модели машинного обучения и использую данные фондового рынка.
Примечания к ресурсам
- Не платите ТОЛЬКО за один курс, платите за услугу, такую как Обучение LinkedIn, которая предоставляет вам ряд ресурсов. Обычно они также дают вам первый месяц бесплатно, поэтому, если вы быстро разыгрываете свои карты, обучение может быть бесплатным.
- При поиске руководств добавьте временные рамки за последние 2 года. Есть много ресурсов, но и много старых вещей. Убедитесь, что вы ищете недавние и относительные вещи.
Языки
- питон
- Javascript
Великий прорыв языков машинного обучения
Пакеты/фреймворки
- Панды + sklearn (Питон)
- Машинное обучение Firebase (Google, Web/Mobile)
- Tensorflow (Google, Web/Mobile)
- Core ML (Apple, Swift iOS)
Программное обеспечение
- Jupyter Notebooks (Питон)
- CreateML (Свифт)
Источники данных
- Alpha Vantage API — лучший бесплатный источник данных об акциях и валютах на сегодняшний день
- IEX Trading — раньше была бесплатной, но только что проверена, а теперь есть платный доступ.
- Yahoo Financial API — Цена есть, но ею пользуются многие компании
Ресурсы, использованные в прошлом
- Прогнозы фондового рынка с помощью LSTM в Python
- Основы машинного обучения и ИИ: оценка ценности
- Создание рекомендательных систем с машинным обучением и ИИ