Публикации по теме 'stock-market'
Долгосрочное прогнозирование четырех ключевых фондовых индексов США
Инвестиции в фондовый рынок по своей сути влекут за собой неопределенность и риск, большая часть которых связана с трудностью прогнозирования будущих результатов. Это исследование направлено на уменьшение этой неопределенности за счет применения метода долгосрочного прогнозирования запасов, установленного в предыдущем исследовании. Особое внимание мы уделяем четырем ключевым фондовым индексам США: S&P 500 (большая капитализация), S&P 400 (средняя капитализация), S&P 600 (малая..
Машинное обучение для прогнозирования цен на акции
Все мы знаем, что рынок непредсказуем и нестабилен. Наиболее сложным и прибыльным применением данных временных рядов является прогнозирование стоимости акций данной компании — проблема, над которой исследователи работали в течение нескольких десятилетий.
Стань членом среды и читай все, что может предложить среда. Используйте эту ссылку, чтобы зарегистрироваться, чтобы стать участником среды.
Поток данных о запасах
Если вы хотите построить некоторые модели машинного обучения для прогнозирования цен на акции, что может быть лучше, чем потоковая передача данных об акциях в реальном времени. Использование исторических данных обычно является хорошим способом начать работу, но для более хардкорного специалиста по данным/инженера по машинному обучению, пытающегося построить наиболее надежные модели, ключевым моментом является получение правильных данных. В этом уроке мы будем транслировать цены на..
Создание рекомендательных продуктов на основе ИИ для фондового рынка.
Интернет изменил то, как мы торгуем, благодаря огромному выбору акций, доступных для онлайн-торговли. Однако за это удобство приходится платить: трейдеру приходится перебирать бесчисленное количество вариантов, что делает его непосильной и утомительной задачей.
С другой стороны, проблема для бирж и брокеров заключается в том, как создать продукт, чтобы трейдеры совершали больше краткосрочных сделок и торговали чаще, чтобы они могли зарабатывать больше торговых комиссионных.
Одним из..
Полное руководство по прогнозированию цен на акции IBM с использованием сетей LSTM в PyTorch
Цель этого проекта по науке о данных — исследовать мир финансовых рынков и прогнозирования. Используя глубокое обучение, мы стремимся прогнозировать цены акций IBM в будущем. Как одна из ведущих мировых технологических корпораций, движение цен на акции IBM может предоставить ценную информацию и потенциально прибыльные инвестиционные стратегии.
Чтобы решить эту проблему, мы используем сети с долговременной кратковременной памятью (LSTM), особый тип рекуррентной нейронной сети (RNN),..
Прогнозирование цены акций Google с помощью моделирования ARIMA
Репозиторий Github для этого можно найти здесь
После фиаско Gamestop с сабреддитом r/wallstreetbets я очень заинтересовался фондовым рынком. Он сулит возможность чрезвычайного богатства. Если бы вы могли быть правы только в одном случае, вы могли бы навсегда изменить свою жизнь. Так много людей преследовали эту мечту, и все же так много людей разбили свои мечты, как Том Брэди разбился о вождей Канзас-Сити.
Почему?
Количество переменных, влияющих на цену акции, бесчисленно. Средний..
Создайте свою собственную базу данных акций в python
TLDR; В Python довольно легко создать ежедневно обновляемую базу данных акций. Библиотека yfinance — отличный инструмент. Вы можете использовать дешевый хостинг для ежедневного запуска своих скриптов, например pythonanywhere.com * (всего 5$ в месяц).
Если вы читали некоторые из моих статей, то, возможно, знаете, что я увлекаюсь фондовой и финансовой аналитикой. Если нет, посмотрите мой последний рассказ об этом:
Разработайте собственную финансовую панель с..
