Публикации по теме 'stock-market'


Классификация данных фондового рынка
Данные фондового рынка состоят из процентной доходности фондового индекса S&P 500 за 1250 дней (2001–2005 гг.). Эти данные состоят из процентной доходности за 5 предыдущих дней и количества акций, проданных (в миллиардах) в предыдущий день. Также есть информация о процентной доходности каждый день в течение 2001–2005 годов и о том, был ли рынок вверх или вниз на основе информации о процентной доходности. Затем, основываясь на информации о переменной объема из данных, количество акций,..
Прогнозирование запасов временных рядов: использование моделей ARIMA и SARIMAX
Временные ряды — это хронологически упорядоченные последовательности данных. В нем есть четыре компонента: уровень, тренд, сезонность и шум. Уровень представляет собой среднее значение в ряду, а тренд показывает направление, в котором он движется (восходящий, нисходящий или постоянный). Любые закономерности, возникающие в определенные сезоны или периоды, можно отнести к сезонности. В окончательном определении шум относится к случайным факторам, таким как изменчивость выборки или внешние..
Изучение ведущих компаний для высокодоходных инвестиций с использованием моделей ARIMA в Python.
Инвесторы постоянно ищут наиболее выгодные возможности для инвестирования своих активов и получения высокой прибыли. В этой статье мы углубимся в мир продуктивного земледелия и воспользуемся моделями ARIMA в Python, чтобы определить лучшие компании, показавшие многообещающие результаты с точки зрения возврата инвестиций в животноводство. Понимание Включает предоставление ликвидности децентрализованным протоколам в обмен на привлекательную прибыль. Ставя или блокируя свои активы,..
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…
Линейная регрессия для прогнозирования цен на акции
Для прогнозирования на основе исторических данных модели линейной регрессии широко используются в анализе данных и прогнозном моделировании. Набор входных переменных, также известный как функции, используется для установления связи между целевой переменной и входными переменными. На основе новых входных данных модели линейной регрессии могут генерировать прогнозы для целевой переменной. Цель этой статьи — сравнить фактические и прогнозируемые значения в модели линейной регрессии. Изучая,..
От данных к судьбе: руководство по прогнозированию временных рядов с использованием FinancialModelingPrep
Прогнозирование будущего с помощью исторических данных и передовых API-интерфейсов Принятие обоснованных решений на современном быстро меняющемся финансовом рынке, основанном на данных, требует доступа к точной и актуальной информации. Прогнозирование временных рядов, которое включает оценку будущих значений на основе тенденций исторических данных, является важным элементом финансового анализа. API разработчика для подготовки к финансовому моделированию предоставляет мощный набор..