Публикации по теме 'finance'
CryptoQokka - использование машинного обучения для анализа мнений и чувств людей относительно криптовалют
Мы запустили CryptoQokka в начале октября, когда преобладающие настроения по отношению к блокчейну были крайне негативными, а рынок криптовалюты собирался погрузиться в худшее. Зима приближается - так говорили люди, но все было не так уж плохо. Вот несколько интересных фактов, которые мы обнаружили на CryptoQokka (все источники данных взяты с Reddit):
Люди более позитивно относятся к Dogecoin, чем к Биткойну или Эфириуму. Мы можем соотнести цену биткойнов и то, как часто..
Объединение конечного осциллятора со стохастическим осциллятором в торговой стратегии.
Создание комбинированной стратегии Ultimate Oscillator и Stochastic Oscillator в Python.
Комбинирование стратегий - всегда верный путь к созданию надежной системы. Но приводит ли объединение простых индикаторов по умолчанию к положительным результатам? В этой статье Ultimate Oscillator и Stochastic Oscillator используются вместе для предоставления сигналов, идея состоит в том, чтобы закодировать их и увидеть результаты.
Я только что опубликовал новую книгу после успеха Новые..
6 способов, которыми ИИ меняет финансовую отрасль
«ИИ - это« новое электричество »... точно так же, как электричество преобразовало многие отрасли примерно сто лет назад; ИИ теперь изменит все основные отрасли ».
Это довольно сильное утверждение доктора Эндрю Нг! Однако всем нам хорошо известно, что многие отрасли используют искусственный интеллект (ИИ) с разной степенью успеха. Подобно тому, как электричество произвело революцию в промышленности в прошлом веке, ИИ способен существенно подорвать промышленность в следующем..
Как я использовал Python для сравнения и анализа VOO, SPY и VGT
Какой ETF лучше?
Отказ от ответственности: Материал в этой статье носит чисто образовательный характер и не должен восприниматься как профессиональный совет по инвестициям. Инвестируйте по своему усмотрению.
Прежде чем мы начнем, если вам нравятся мои статьи и контент и вы хотите больше контента по программированию, акциям, финансам, машинному обучению и т. Д., То, пожалуйста, дайте этой статье несколько хлопков, она определенно помогает, и я действительно ценю это! Итак,..
Машинное обучение для прогнозирования кредитных рейтингов с использованием k-NN
Введение
В этой статье мы рассмотрим простой, но чрезвычайно универсальный алгоритм, называемый k-ближайшими соседями (k-NN). Сначала мы построим интуицию о внутренней работе k-NN, а затем научимся применять алгоритм к реальным финансовым данным из Данных AlphaWave . Мы будем использовать фундаментальные кредитные данные высокодоходных и инвестиционных облигаций, а также их соответствующие кредитные рейтинги. Используя scikit-learn, мы поэкспериментируем со способами улучшения..
Финансовые бары в эпоху глубокого обучения
В эпоху машинного обучения и глубокого обучения представление финансовых данных требует новых подходов. Например, подсвечники возникли у японских торговцев рисом и впервые были использованы в 18 веке. Очевидно, они не были разработаны для нейронных сетей. Они очень хорошо подходят для визуализации движения цены, но скрывают, возможно, важную информацию. Модели обрабатывают данные по-разному, и они могут «понимать» особенности, которые сложно понять людям.
Мы распознаем..
Как мы используем самообучающиеся алгоритмы
Волшебник разногласий был мастером вероятностей.
В отличие от наших обычных подробных статей, посвященных бизнесу и оценке, в этом выпуске основное внимание уделяется тому, как мы используем самообучающиеся алгоритмы в нашей внутренней структуре .
Наша основная философия не зависит от прогнозирования будущих результатов .
Мы лучше справляемся с помощью триангуляции встроенных ожиданий рынка, а затем подтверждения / расхождения со встроенными ожиданиями . Наша самообучающаяся..
