Публикации по теме 'algorithmic-trading'


Определите наиболее эффективные модели японских свечей с помощью Python и TA-Library.
В этой статье мы подробно рассмотрим все этапы создания предсказателя свечного паттерна с помощью Python . Что такое свечные паттерны? В финансово-техническом анализе свечной паттерн  – это движение цен, графически отображаемое на свечном графике, которое, по мнению некоторых, может предсказать конкретное движение рынка. Распознавание шаблона является субъективным, и программы, используемые для построения графиков, должны полагаться на предопределенные правила, чтобы..
Глава 17. Регуляторные проблемы и возможности: алгоритмическая торговля, серия 101
Это продолжение серии моих блогов Алгоритмический трейдинг 101: от новичка до профессионала Алгоритмическая торговля быстро развивалась за последнее десятилетие, создавая новые проблемы и возможности для регулирующих органов. Хотя алгоритмическая торговля привела к повышению эффективности и ликвидности на финансовых рынках, она также вызвала опасения…
Часть 3 — Изучение архитектуры приложения для автоматической торговли: глубокое погружение в мой конструктор моделей…
Введение. В этой статье мы углубимся в архитектуру приложения для автоматической торговли, которое состоит из трех основных компонентов: построителя моделей, Торгового бота и Торгового пользовательского интерфейса . Мы изучим функциональные возможности каждого компонента и технологии, используемые для их создания. Кроме того, мы рассмотрим, как эти компоненты работают вместе, чтобы облегчить эффективные торговые операции. Конструктор моделей Компонент Model Builder играет..
Прогнозирование курса FX с использованием новейших алгоритмов машинного обучения распознавания изображений.
Я провел последние несколько дней, работая над простым вопросом AlgoTrading: могут ли лучшие в своем классе алгоритмы распознавания изображений, которые теперь имеют точность + 99%, вместо этого использоваться для прогнозирования «выигрышных» и «проигрышных» конфигураций ценовых графиков. кошек и собак? Это упражнение также было частью работы, которую я выполняю на курсах fast.ai. В настоящее время я пересдаю курс в их новой версии v2 (используя PyTorch вместо Keras), поэтому я..
Протестируйте свои торговые системы с помощью Python — Пользовательские анализаторы
Эта история является частью серии Бэктрейдер . Другие истории вы можете найти здесь: Улучшите свою торговлю с помощью Python . Кроме того, есть репозиторий GitHub, связанный с этой серией, вы можете найти его здесь, если хотите более четко следовать коду: Backtrader Series . После того, как вы нашли стратегию, вы должны проверить некоторые показатели ее эффективности. Чтобы получить эти метрики, вы можете использовать анализаторы. Мы уже говорили о них ( Бэктестирование торговых..
Создание тренажерного зала OpenAI для применения обучения с подкреплением к проблеме торговли акциями
Что такое тренажерный зал OpenAI? Gym — это библиотека Python с открытым исходным кодом для разработки и сравнения алгоритмов обучения с подкреплением, предоставляющая стандартный API для связи между алгоритмами обучения и средами. Недавно тренажерный зал больше не поддерживается OpenAI, а другой командой, и последние версии можно найти здесь . Тренажерный зал имеет встроенные среды для начала работы с обучением с подкреплением, такие как CartPole, LunarLander и различные игры Atari,..
Алгоритмы машинного обучения на рынках.
В этой статье будет показано, как использование модели K-ближайших соседей в стратегии возврата к среднему может улучшить ее производительность. Кроме того, это будет проверено на истории, чтобы обеспечить показатель производительности. Это часть 5 из 5 в серии Алгоритмы машинного обучения на рынках . В конце этой серии методы машинного обучения будут сравниваться друг с другом. Введение Основная идея алгоритма k-NN заключается в том, что подобные вещи находятся рядом друг с другом...