Публикации по теме 'stock-market'
Превосходя наивную модель на фондовом рынке
Недавно, когда я учился на Self-Driving Car Nanodegree от Udacity, я наткнулся на нечто действительно удивительное, называемое фильтром Калмана. Он широко используется в беспилотных автомобилях для решения проблемы локализации.
Идея фильтра Калмана проста. Мы предполагаем, что наше текущее местоположение является некоторым гауссовым распределением со средним µ и стандартным отклонением σ. И каждый раз, когда мы проводим измерения или перемещаемся, мы обновляем это распределение...
Скрытые марковские модели для временных рядов в R studio для данных фондового рынка
В этом блоге вы можете получить интуитивное представление о скрытых марковских моделях и их применении в данных временных рядов. Кроме того, я также упомянул пакеты R и код R для скрытой марковской модели для справки.
Эта работа была проделана во время моего обучения в бизнес-школе Praxis Business School (в качестве студента). А теперь приступим ...
Скрытые марковские модели были разработаны математиком Л. Э. Баум и соавторы. Скрытые марковские модели - это повсеместный..
Может ли машинное обучение предсказывать состояние фондового рынка?
Мы проверяем, достаточно ли мощны технологии, чтобы раскрыть тайну финансовых рынков.
При правильном и разумном инвестировании фондовый рынок США может принести удивительную прибыль. Следуя примеру компаний, занимающихся количественными инвестициями, таких как Two Sigma и Citadel, мы заинтересованы в том, чтобы узнать, можем ли мы использовать машинное обучение для прогнозирования движения цен на акции.
Примечание редакторам Data Science. Хотя мы разрешаем независимым авторам..
Анализ производительности алгоритма автоматической торговли с визуализацией данных
Визуализация данных является ключом к быстрому получению выводов по сложным проблемам . Это быстрый пример того, как проверить, подходит ли алгоритм для задачи с помощью двух простых визуализаций.
Во-первых, мы должны убедиться, что выбранные переменные и параметры алгоритма коррелируют . Существует множество способов проверки взаимной корреляции. Один из самых быстрых способов — облачный график. Как видите, плотность выше в определенном направлении . Это означает, что эта..
Создание свечных графиков на JavaScript
Интерактивная диаграмма свечей с использованием элемента холста HTML и ванильного JavaScript
С некоторыми из недавних ценовых рекордов Биткойна и других криптовалют , а также с короткими сжатиями GameStop и AMC Reddit , графики цен были повсюду в новостях. Обычно при просмотре рыночных данных в реальном времени информация отображается на графиках свечей.
Графики свечей всегда казались мне очень запутанными, потому что я никогда не утруждал себя их пониманием. Однако когда я..
10 лет VS 30 лет данных в прогнозировании курса акций
Я покажу некоторые результаты прогнозирования цены акций с использованием данных за 10 и 30 лет для некоторых акций, котирующихся на KOSPI (Корейская фондовая биржа).
Входные данные: Z-оценка ( окно 160 ) скорректированных OHLC (открытие, максимум, минимум, закрытие) цен однодневных свечей и объема (в цене). input_dimension равен 5, а временной шаг равен 50 для ввода LSTM.
Выход: двоичный (0 или 1). Если среднее z-значение следующих 5 дней больше текущего z-показателя, вывод будет 1...
Глубокое обучение и импульсное инвестирование
Узнайте, как применять модели глубокого обучения к финансовым данным дисциплинированным и понятным образом
В этом посте я делаю обзор моего нового рабочего документа о глубоком обучении и динамике рынка акций США. Я начинаю с краткого резюме статьи, в котором освещается вопрос исследования и основные результаты, после чего я намеренно надеваю шляпу практикующего специалиста (количественный анализ на стороне покупателя / PM, в настоящее время переходящий с одного места работы на..
