Публикации по теме 'algorithmic-trading'


Стратегия Momentum — ML в криптосреде — Часть 2
Исследуйте данные В первой части я показал всего один пример модели. Похоже, что модель была успешной и может принести большую прибыль. В этой статье я применю одну и ту же модель ко многим разным токенам и попытаюсь понять, почему некоторые из них успешны, а некоторые нет. Кроме того, на этот раз я дам вам полный доступ к коду. Я запускаю модель на десяти токенах с той же конфигурацией, что и в модели из первой части. predictors_list = ['Volume', 'mfi'] tree_depth = 4 листья =..
Алгоритмы машинного обучения на рынках.
В этой статье будет показано, как использование деревьев решений в стратегии возврата к среднему может улучшить ее производительность. Кроме того, это будет проверено на исторических данных, чтобы обеспечить индикатор производительности. Это часть 1 из 5 в серии Использование алгоритмов машинного обучения на рынках . В конце этой серии каждый метод машинного обучения будет оцениваться по сравнению с его аналогами. Введение Деревья решений могут быть полезны для стратегий возврата..
Руководство для начинающих по алгоритмическому трейдингу в R (часть 5/6) — Бэктестирование машинного обучения
Введение Тестирование торговой стратегии с машинным обучением — важный шаг в определении эффективности вашей торговой стратегии, прежде чем рисковать реальными деньгами на рынке. Это процесс тестирования торговой стратегии на исторических данных для оценки ее эффективности и прибыльности. Акции энергетического сектора S&P 500 являются отличным выбором для этого упражнения, поскольку они представляют разнообразные компании и оказывают значительное влияние на более широкий рынок. В этом..
Создание торгового бота —  1. Введение
Отказ от ответственности Прежде чем я начну эту историю, я хочу вам кое-что сказать. Я не финансовый консультант, и торговый бот, который мы собираемся создать, не предназначен для зарабатывания денег . Алгоритмический трейдинг — это единое целое, и вы не сможете заработать, просто прочитав несколько статей на Medium. Точно так же торговый бот — это не волшебная вещь. Просто так деньги не заработаешь. Вы должны иметь навыки программирования и торговли, чтобы иметь возможность..
Стратегия классификации машинного обучения в Python
Мы шаг за шагом реализуем алгоритм классификации машинного обучения на S & P500 с использованием классификатора опорных векторов (SVC). SVC - это модели классификации контролируемого обучения. Набор обучающих данных предоставляется алгоритму классификации машинного обучения, каждая из которых относится к одной из категорий. Например, категории могут быть либо купить, либо продать акции. Алгоритм классификации строит модель на основе обучающих данных, а затем классифицирует тестовые..
Машинное обучение для прогнозирования цен на акции (1/3)
Эта статья познакомит вас с работой над 4-месячным проектом по разработке алгоритма машинного обучения для прогнозирования акций под руководством профессора Шулиха Чжэпонг (Лайонел) Ли . Это первая из трех частей. Весь код написан на питоне. Наука о данных и построение моделей выполняются с использованием пакетов Scikit-learn, numpy и pandas. Часть 1. Обзор: использование машинного обучения для принятия решений на основе данных Часть 2 - Математика: применение машинного обучения..
Нежное введение в Alpha Vantage API (с кодом Python)
Нежное введение в Alpha Vantage API (с кодом Python) Как мы знаем, точные данные жизненно важны для лучшего понимания фондового рынка, особенно если вы профессиональный трейдер или разработчик машинного обучения. Хотя получение данных из финансов Google или Yahoo стало более обременительным, появилось отличное решение - API AlphaVantage. Alpha Vantage предоставляет в реальном времени и исторические (до 20 лет назад) данные о глобальном капитале, Forex и Cryptocurrencies. Кроме того,..