Публикации по теме 'stock-market'


LSTM против DNN   —   Какой из них лучше для прогнозирования акций и почему?
Прогнозирование фондовых рынков является сложной задачей из-за множества потенциальных переменных, а также непредсказуемого шума, который может повлиять на результирующие цены. Эта статья основана на недавней статье , опубликованной на конференции IEEE Big Data в 2018 году. Мы представили сравнительное исследование двух очень многообещающих моделей искусственных нейронных сетей, а именно рекуррентной нейронной сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM RNN) и глубокой..
Сочетание RSI и экспоненциальных скользящих средних для создания прибыльной торговой стратегии
Можете ли вы объединить торговую стратегию Golden Cross и уровни перекупленности и перепроданности RSI, чтобы создать прибыльную торговую стратегию? Отказ от ответственности: материал в этой статье предназначен исключительно для образовательных целей и не должен восприниматься как профессиональный совет по инвестициям. Инвестируйте по своему усмотрению В этой статье мы объединим то, что мы сделали в предыдущих двух отчетах, чтобы, надеюсь, создать прибыльный бэктест. Мы будем..
Искусственный интеллект может дать представление об экономике: глубокое погружение с приложениями ИИ.
Способность ИИ анализировать огромные объемы данных и выявлять закономерности и тенденции имеет большое значение для понимания и улучшения экономики. Прогнозные модели на основе ИИ, приложения ИИ и алгоритмы NLP могут предоставить ценную информацию и рекомендации, которые могут помочь отдельным лицам и организациям принимать обоснованные решения и улучшать экономические результаты за счет анализа огромных объемов данных из различных источников, таких как финансовые отчеты, новостные..
Прогнозирование рыночных крахов
Сценарий: Кох Хонг По , Питер , Майве Чуа , Усман . Введение Недавняя российско-украинская война, несомненно, потрясла нефтяной рынок, поскольку основные российские трубопроводы останавливают экспорт нефти. Такое явление сформулировало тему нашего исследования: можно ли предсказать временную метку краха, если известен рыночный шок. При этом наша гипотеза состоит в том, что при наличии правильных данных методы машинного обучения будут давать более точную оценку метки времени..
Разоблачение r/WallStreetBets с помощью машинного обучения
В 2021 году мир инвестиций перевернуло с ног на голову небольшое сообщество внутридневных трейдеров, известное миру как r/WallStreetBets. Они взяли на себя инвестиционных акул, коллективно стреляя в такие акции, как Gamestop и, в конечном итоге, AMC. Событие было достаточно большим, чтобы вскружить головы политикам , повлиять на первую рекламу Super Bowl на Reddit и вдохновить мелкого инвестора на видение будущего. Это зрелище, которого мы никогда раньше не видели, и нам интересно,..
Путеводитель по «Самому сложному турниру по науке о данных на планете»
Наука о данных для развлечения? за крипто? Почему не оба? 😀 Обновление - 1 декабря 2020 г .: Ноутбук обновлен в соответствии с новой целью «Номи». TARGET_NAME теперь "target" вместо "target_kazutsugi" Обновление - СЕНТЯБРЬ 2021 г. Набор данных, используемый в этой записной книжке, теперь является устаревшим. Появился новый сверхмассивный набор данных. Код по-прежнему будет работать с этим с некоторыми изменениями. Просто дайте мне код: Убедитесь, что вы..
Как измерить ожидаемый дефицит инвестиций в акции в Python
Вы должны знать, как рассчитать риск снижения стоимости ваших акций. Каждый должен принимать решения в условиях неопределенности. То же самое происходит и с биржевой торговлей. Некоторые из лучших инвесторов в мире постоянно сталкиваются с такими вопросами, как: «Должен ли я продавать или покупать больше?», «Должен ли я продать все и инвестировать куда-то еще?», «Должен ли я вообще избавиться от этих акций?». Когда мы подумаем об этом, мы определим компромисс между риском и..