Публикации по теме 'stock-market'
Python и Википедия для получения списка компонентов SP500
При работе с финансовыми справочными данными большая часть борьбы заключается в том, как получить достойные данные, составляющие индексы.
Так, например, SP500 можно проверить в Yahoo Finance под тикером ^GSPC , но как получить составляющие , которые используются для его расчета?
Есть несколько способов, включая удаление данных с финансовых веб-сайтов, сохранение жестко запрограммированного списка (хотя мы берем около 500 тикеров) или просто использование википедии.
Вот и..
Будущее прогнозирование цен колл и пут с использованием глубокого обучения путем генерации данных
Введение:
Код: https://github.com/maagalamharsha/Future-Prediction-of-Call-and-Put-Prices-using-Deep-Learning/tree/cf17bbad010e00d66b86ae0ec598c1dbbc09bcac
Прогнозирование фондового рынка было одним из наиболее широко используемых приложений глубокого обучения наряду с компьютерным зрением. Они будут использоваться в различных хедж-фондах для получения максимальной отдачи от инвестиций. Проблема, которую мы решаем, заключается в отсутствии данных для будущих дат, то есть у нас не..
Как работает ИИ? Объясняется аналогией из финансов
TLDR: Глубокое обучение — это, по сути, автоматизированный способ создания лучшего торгового индикатора с множеством звездочек.
Эпистемический статус: я не врач и не финансовый консультант, это не финансовый совет. — Но у тебя ведь есть финансовое образование? Нет. «Хорошо, а как насчет степени информатики?» Тоже нет. "Так?" Так что у меня просто недостаточно квалификации и слишком много мнений по этому поводу.
На каком-то базовом уровне ИИ или, в частности, машинное обучение —..
Эффективные стратегии настроений для торговли акциями. Часть I. Стратегия гамма-воздействия.
Создание стратегии для S & P500 с использованием гамма-экспозиции в Python.
Анализ настроений - обширная и многообещающая область анализа данных и торговли. Это быстро развивающийся тип анализа, который использует текущий импульс и ощущение рынка, чтобы определить, что участники намерены делать или какие позиции они занимают.
Представьте, что вы планируете пойти в кино и хотите предугадать, будет ли этот фильм хорошим или нет, поэтому вы спрашиваете многих своих друзей, которые уже..
Машинное обучение для прогнозирования цен на акции (1/3)
Эта статья познакомит вас с работой над 4-месячным проектом по разработке алгоритма машинного обучения для прогнозирования акций под руководством профессора Шулиха Чжэпонг (Лайонел) Ли . Это первая из трех частей. Весь код написан на питоне. Наука о данных и построение моделей выполняются с использованием пакетов Scikit-learn, numpy и pandas.
Часть 1. Обзор: использование машинного обучения для принятия решений на основе данных Часть 2 - Математика: применение машинного обучения..
Результаты частного опроса потребительских настроений и ожиданий за март 2020 г.
Данные о настроениях и ожиданиях потребителей должны быть опубликованы сегодня в 10:00 Мичиганским университетом в рамках их программы Опросы потребителей . Giller Investments проводит частные опросы потребителей, на основе которых мы основываем собственные торговые стратегии. Мы рады поделиться результатами, которые у нас есть для нескольких статистических данных, включая настроения потребителей и ожидания инфляции. Эти данные доступны на AWS Data Exchange в режиме реального времени, так..
II. Прогнозирование криптотенденций с помощью Deep Learning в Python
Менее 65 строк.
Эта статья является частью серии статей, описывающих пошаговый процесс создания, тестирования и развертывания торгового бота. Первая статья была посвящена вычислению прогностических переменных , вторая — построению моделей глубокого обучения , а третья — определению прибыльных торговых стратегий с помощью моделей, а последний — о реальной реализации в программе ( развертывание ). Ссылки даны в конце этой статьи.
Теперь, когда мы создали наши прогностические..
