Публикации по теме 'stock-market'
Прогнозирование цен на акции с помощью линейной регрессии в Python
Линейная регрессия – это статистический метод, который анализирует взаимосвязь между зависимой переменной (в данном случае ценами на акции) и одной или несколькими независимыми переменными (например, рыночными тенденциями или экономическими показателями). Изучая исторические данные и выявляя закономерности, линейная регрессия может помочь прогнозировать будущие цены на акции с разумной степенью точности.
В этой статье будет продемонстрировано использование линейной регрессии для..
Разоблачение торговца оружием Algo: захватывающий финал трилогии о технической революции на Уолл-стрит».
В мире высоких ставок на Уолл-стрит, где состояния зарабатываются и теряются в мгновение ока, один человек осмелился бросить вызов статус-кво. Познакомьтесь с Хаимом Бодеком, загадочным гением, стоящим за алгоритмами, которые обеспечили молниеносные сделки в финансовой индустрии. Он не просто разработчик алгоритмов; он «Торговец оружием Алго».
После потрясающих откровений в «Квантах: Алхимики с Уолл-стрит» и адреналиновых открытий в «Деньгах и скорости: Внутри черного ящика» мы..
Прогнозирование цен на акции с использованием методов Монте-Карло в Python
Определите наиболее вероятную цену SPY в следующем году с помощью моделирования Монте-Карло!
Фондовый рынок является одной из наиболее изученных областей в истории. Люди уже несколько десятилетий пытаются предсказать будущие цены. Большинство, если не все, борются с этой задачей, потому что фондовый рынок — это стохастический процесс…
3 способа, которым искусственный интеллект влияет на европейскую розничную торговлю
Проблемы с цепочками поставок и проблемы с запасами заставляют розничных продавцов использовать решения на основе машинного обучения
Ритейлеры должны постоянно приспосабливаться к вкусам клиентов, отзывам сотрудников, тенденциям ценообразования, колебаниям рынка и меняющейся экономике. В 1997 году Wal-Mart вышла на рынок розничной торговли Германии, купив обанкротившиеся немецкие розничные сети Wertkauf и Interspar — и, по существу, проигнорировала указанные заповеди.
Во-первых, у..
Машинное обучение для фондового рынка: используйте Python, чтобы найти компании, которые ведут себя аналогичным образом
вступление
Следующая статья проведет вас через разработку модели машинного обучения, которая способна сгруппировать компании, которые ведут себя одинаково на фондовом рынке, в зависимости от того, насколько одинаковы движения их курса акций.
Процесс и данные, используемые для построения этой модели, основаны на материалах курса Datacamp «Неконтролируемое обучение с помощью Python».
Модель
Модель, которую мы будем создавать, представляет собой t-SNE или t-распределенное..
Можно ли использовать обучение с подкреплением для автоматизации торговли как на медвежьем, так и на бычьем рынке?
Часто используются термины фондового рынка, такие как «медведь» и «бык». Бычьи бега относятся к долгосрочному росту рыночных цен, а медвежьи бега относятся к долгосрочному снижению. Во внутридневной торговле эти термины используются трейдерами. Внутридневная торговля ценными бумагами предполагает, что трейдер покупает и продает финансовый инструмент в течение одного и того же дня, так что позиция закрывается до закрытия рынка. Метод внутридневной торговли используется для торговли большим..
Нейронная сеть (алгоритм, используемый в прогнозировании фондового рынка)
резюме каждого алгоритма, используемого в предсказании фондового рынка.
1. Нейронная сеть
Нейронная сеть пытается изучить функцию, которая отображает входные признаки в выходные предсказания, выступая в качестве универсального аппроксиматора функции. Он состоит из сети нейронов, каждый из которых представляет собой взвешенную сумму входных данных. Выходы нейронов встраиваются в функции активации, которые вносят нелинейность в систему, а затем передаются некоторым другим нейронам...
