Публикации по теме 'finance'


Состояние рынка
Мой пакет dirichletprocess для R может соответствовать бесконечным скрытым марковским моделям с использованием процесса Дирихле. Чтобы продемонстрировать эту функциональность, я применю скрытую марковскую модель к некоторым финансовым данным, чтобы увидеть, как состояния меняются с течением времени, и, надеюсь, показать, почему это может быть полезно. Типичная марковская модель в финансах предполагает два состояния; бычье состояние, когда рынок растет, и медвежье состояние, когда рынок..
Обманутые машинным обучением применительно к разработке торговых алгоритмов
Обманутые машинным обучением применительно к разработке торговых алгоритмов Эта статья изначально была опубликована в Блоге Price Action Lab . Если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии, мы будем рады связаться с нами в Twitter: @ mikeharrisNY Заявление об ограничении ответственности: ни одна часть этой статьи не является торговой рекомендацией. Прошлые показатели любой торговой системы или методологии не обязательно указывают на будущие результаты. Прочтите полный..
Как изучение ИИ и математики может помочь вам в ближайшем будущем
Несомненно, прогресс ИИ за последние 5 лет рос экспоненциально. От первой публикации Neural Networks до CNN ИИ опережает вычислительные возможности быстрее, чем когда-либо. Некоторые даже утверждают, что ИИ достиг своих вычислительных пределов. Мне нравится думать, что этот момент времени очень похож на то, когда впервые были созданы компьютеры. Никто не понимал, как он работает, каковы его возможности и как его интегрировать в свой бизнес. Но как только компьютеры интегрируются в..
Как заставить ваши алгоритмы машинного обучения думать как человек
Финансовая отрасль является основным вариантом использования машинного обучения благодаря обильным наборам данных, доступу к капиталу и сильному стимулу для повышения эффективности и прогнозирования будущих результатов. Хотя рабочие процессы, основанные на правилах, прочно вошли в отрасль, многие предприятия в настоящее время обращаются к машинному обучению, чтобы автоматизировать процесс построения алгоритмов , особенно когда речь идет о финансовых технологиях. По мере того как..
Ответ на финансовый вопрос с Джиной и BERT - Часть 2
НЛП в финансах Ответ на финансовый вопрос с Джиной и BERT - Часть 2 Учебник о том, как оценивать и улучшать результаты поиска Financial QA с помощью Jina Часть 1 - узнайте, как использовать структуру нейронного поиска, Jina , для создания приложения для поиска ответов на финансовые вопросы (QA) с помощью FiQA. Набор данных, PyTorch и Трансформаторы обнимающего лица . Часть 2. Узнайте, как оценивать и улучшать результаты поиска по финансовому контролю качества с..
Использование экспоненциального сглаживания в алгоритмической торговле.
Создание индикатора экспоненциального сглаживания для торговли на рынке на Python. Сглаживание или усреднение - это форма уменьшения шума, которую трейдеры используют, чтобы получить более четкую картину тренда или экстремальных движений. Известно, что у стохастического осциллятора есть сигнальная линия, называемая% D, где к формуле стохастика применяется простая скользящая средняя, ​​которая сглаживает ее. В этой статье мы создадим стохастический осциллятор, полностью состоящий из..
Гэп-трейдинг. Введение и бэк-тест на Python.
Введение в пробелы и способы их выявления и торговли. Гэпы составляют важную часть ценового действия. Они различаются по редкости от рынка к рынку. Например, на валютном рынке они обычно случаются при открытии после выходных или всякий раз, когда происходит крупное объявление, а в акциях довольно часто случаются разрывы от одного дня к другому. В этой статье мы увидим различные типы гэпов, а затем запрограммируем сканер на Python, который находит их и применяет хорошо известную..