Публикации по теме 'stock-market'
🤖📖 ПОРТФОЛИО: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 📖🤖
🤖📖 ПОРТФОЛИО: ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ И МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ 📖🤖
Новым трендом на протяжении десятилетия станет #ИскусственныйИнтеллект. Все знают о его важности, но не все знают ведущие компании, у которых самые большие патенты на #AI и #MachineLearning .
По данным #LexisNexis #PatentSight (2021 г.), крупнейшими владельцами являются: - #Tencent : 9 614 - #Baidu : 9 504 - #IBM : 7 343 - #Samsung : 6 885 - #PingAn : 6 410 - #Microsoft : 5 821 - #Alphabet : 4 068
В этом..
Регулярный доход с фондового рынка с помощью машинного обучения
Регулярный доход с фондового рынка с помощью машинного обучения
Наша цель заключалась в том, чтобы помочь мелким инвесторам получать регулярный доход от фондового рынка. После предварительного изучения инвесторов мы обнаружили, что у них есть 3 ключевых атрибута потенциальных инвесторов.
1. Незнание фондового рынка. Это означало, что решение должно быть очень простым в использовании.
2. Пользователи всегда хотели иметь баланс за 1 месяц, т.е. они хотели ежемесячно видеть свою..
Прогнозы данных Microsoft Stock: одномерный и многомерный анализ временных рядов
В этой статье мы узнаем о данных временных рядов, их типах и некоторых важных концепциях, связанных с временными рядами.
ВВЕДЕНИЕ
Временные ряды — один из наиболее важных инструментов, доступных для анализа и прогнозирования поведения данных во времени. Анализ временных рядов используется во многих дисциплинах, в том числе в экономике, финансах, маркетинге, инженерии и естественных науках. Это мощный инструмент для понимания динамики сложных систем, а также для прогнозирования и..
Создание автоматизированного торгового бота (II) - Обработка данных и расчет EMA
На данный момент у нас уже есть механизм для получения данных в реальном времени об акциях, которыми мы хотим торговать, но… как, черт возьми, я узнаю, когда покупать или продавать? Правильно, индикаторы ! Давай посмотрим поближе, ладно?
В зависимости от их природы можно найти разные группы технических индикаторов: тренд, импульс, возврат к среднему, объем… Но все они используются для подачи сигналов на вход или выход из позиции (покупка / продажа).
В этой статье мы собираемся..
Прогноз цен на акции с использованием данных временных рядов
Данные о ценах на акции по своей природе являются последовательными во времени. Как и следовало ожидать, каждый день следует за предыдущим.
Для прогнозирования будущей цены акций используется специальный тип нейронной сети, называемый рекуррентной нейронной сетью (RNN). Этот тип сети отличается от обычной CNN тем, что он структурирует узлы во временную последовательность.
Чтобы начать применять это, нам сначала нужен доступ к данным о запасах временных рядов. В этом примере для..
Прогнозы глубокого обучения: ARIMA, Фурье и индексы формируют цены на акции.
В этой статье обсуждается использование ARIMA и преобразований Фурье в качестве характеристик модели глубокого обучения для эффективного прогнозирования финансовых результатов.
При анализе данных временных рядов ARIMA также называется AutoRegressive Integrated Moving Average. Преобразования Фурье, с другой стороны, используют математический подход для разбиения данных временных рядов на составные компоненты путем изучения прошлой производительности. В результате выявляются разнообразные..
Анализ настроений по акциям: выявление лидеров роста и проигрыша с использованием Polygon API с моделями машинного обучения.
На сегодняшнем нестабильном фондовом рынке инвесторы постоянно ищут возможности максимизировать свою прибыль. Анализ настроения акций может дать ценную информацию о рыночных тенденциях и помочь определить потенциальных победителей и проигравших. В этом сообщении блога мы рассмотрим, как использовать Polygon API, модели машинного обучения (ML) и анализ настроений для определения наиболее прибыльных и наиболее проигрышных акций.
Шаг 1. Получение исторических данных об акциях. Первым..
