Публикации по теме 'stock-market'
На пути к тому, чтобы стать разработчиком-самоучкой.
Когда я учусь, меня отвлекают не facebook, youtube, twitter.
Это мысль о том, что, может быть, просто, может быть, все, что я изучаю, не является правильным.
Это мысль о том, что, возможно, после всех этих лет борьбы я никогда, никогда не смогу достичь уровня моих друзей, когда дело доходит до достижений в жизни, потому что я бросил учебу, а не они.
Эта тревожная мысль постоянно отвлекает меня от учебы.
Это напоминает мне видео на YouTube, где ведущий говорит, что его друг -..
Прогнозирование цен на акции с использованием сетей долгосрочной краткосрочной памяти (LSTM) - подход I
Получение данных из надежных источников
from pandas_datareader import data
df = data.DataReader("RELIANCE.NS", data_source = "yahoo", start = "2010-04-28", end = "2021-03-28")
df.head()
Мы получим данные о запасах в объекте Pandas DataFrame. Теперь принято проверять любые аномалии / значения NAN и проводить данные через процесс очистки.
df.isna().any()
Это самый простой и элегантный способ очистки данных. Поскольку данные получены из..
Оптимизация портфолио на Python
Оптимизация
Оптимизация портфолио на Python
Три метода оптимизации портфеля на Python
При инвестировании оптимизация портфеля - это задача выбора активов таким образом, чтобы рентабельность инвестиций была максимальной, а риск минимизирован. Например, инвестор может быть заинтересован в выборе пяти акций из списка 20, чтобы гарантировать, что они принесут как можно больше денег. Методы оптимизации портфеля, применяемые к частному капиталу, также могут помочь управлять..
Прогнозирование запасов с использованием рекуррентных нейронных сетей
Торговля с ИИ
Прогнозирование запасов с использованием рекуррентных нейронных сетей
Прогнозирование градиентов для заданных акций
Этот тип сообщений был написан довольно много раз, но многие оставили меня неудовлетворенным. Недавно я прочитал Использование последних достижений в области глубокого обучения для прогнозирования движения цен акций , что, на мой взгляд, в целом было очень интересной статьей. Он охватывает множество тем и даже дал мне несколько идей (он также..
Прогнозирование цен на BTC с помощью Keras и Bitcoinity
Любой, кто когда-либо пробовал себя в мире финансов, слышал все об алгоритмической торговле и о том, как она сделала рынки более закрытыми, чем когда-либо. Для людей вроде меня, которые хотят иметь шанс на автоматическую торговлю, выступление против Уолл-стрит ни в коей мере не кажется привлекательным. Однако борьба со спекулянтами в криптосообществе - это то, что может быть приятным местом для любителей торговли алгоритмами во всем мире.
Первым шагом в разработке модели является..
Оцените будущую максимальную просадку акции в Python
Давайте посмотрим, как оценить максимальную просадку инвестиций в Python.
Когда дело доходит до инвестирования, управление рисками всегда важно, и максимальная просадка является очень хорошей мерой риска. Эту меру можно оценить на основе исторических данных, чтобы мы имели представление о том, насколько мы собираемся рискнуть.
Какая максимальная просадка?
Максимальная просадка - это максимальная процентная потеря инвестиции за период времени. Его можно легко рассчитать как..
Машинное обучение|Проект|Может ли LSTM предсказать фондовый рынок?
Недавно генеральный директор и президент BlueSky Capital прочитал гостевую лекцию в классе нашего директора Тима Люна по трейдингу 17 октября. Мне был любопытен результат в статье BlueSky Capital Машинное обучение в финансах: почему вы не должны использовать LSTM для прогнозирования фондового рынка . Поэтому я использовал метод и процедуру анализа, которые я изучил из книги Машинное обучение в финансах , чтобы использовать модели рекуррентной нейронной сети для анализа..
