Публикации по теме 'stock-market'


Определение настроений рынка в новостях и социальных сетях с помощью SliceX AI
Автор: Антуан Барж Цены на фондовом рынке известны тем, что их чрезвычайно сложно предсказать. Чтобы понять настроения рынка, необходимо регулярно читать новости. Но, как вы уже знаете, это довольно утомительный процесс! В этом сообщении блога мы собираемся изучить, как мы можем использовать SliceX AI Predictor для выполнения анализа настроений акций для нас. Мы рассмотрим контент с веб-сайтов финансовых новостей , сообщений Twitter и Reddit , чтобы провести анализ. Отказ..
Раскрытие возможностей LSTM: сравнительное исследование прогнозирования цен на акции в разных…
Изучение пределов прогнозной аналитики: сравнительный анализ моделей LSTM для прогнозирования цен на акции в различных сегментах рынка Введение В динамичном мире науки о данных различные области продолжают очаровывать и бросать вызов как профессионалам, так и энтузиастам. Одной из таких областей является прогнозирование цен на акции — область, которая пересекается с финансами и машинным обучением и позволяет принимать важные инвестиционные решения. В этом сообщении блога мы..
Прогнозирование движения акций с помощью моделирования Монте-Карло: мощный подход для инвесторов
Инвестиции в фондовый рынок могут быть как захватывающими, так и пугающими. Инвесторы постоянно ищут надежные методы прогнозирования движения акций и принятия обоснованных решений. Одним из набирающих популярность подходов является использование моделирования методом Монте-Карло, мощного статистического метода, который помогает прогнозировать цены акций на основе исторических данных. В…
Использование неконтролируемого алгоритма машинного обучения для обнаружения различных режимов фондового рынка
Модель Gaussian Mixture (GMM) будет использоваться для определения различных настроений на фондовом рынке. Модель GMM будет применяться дважды: сначала с использованием данных о ценах, а затем с использованием макроэкономических данных. Введение За последнее десятилетие фондовый рынок стал все более доступным для среднего непрофессионала. Более того, объем денег, входящих и выходящих с рынка каждый день, находится на рекордно высоком уровне. Как инвестор, вы можете отточить свою..
Прогнозирование фондового рынка с помощью LSTM через TensorFlow в Python: бычье или медвежье завтра?
В этой статье будет показано, как прогнозировать фондовый рынок с помощью нейронной сети LSTM с помощью TensorFlow в Python, который является популярным методом в финансовой индустрии. Исторически сложилось так, что многие трейдеры на Уолл-стрит использовали в торговле различные технические индикаторы и стратегии технического анализа. Однако с развитием AI и ML , таких как нейронные сети LSTM, появился способ прогнозирования фондового рынка. Основное внимание уделяется практической..
5 самых распространенных SQL-запросов, которые вы должны уметь писать
Введение Когда дело доходит до работы с базами данных, SQL является предпочтительным языком. SQL или язык структурированных запросов — это мощный язык, используемый для запросов и манипулирования данными в реляционных базах данных. Это мощный язык, который можно использовать для создания сложных запросов для получения необходимых данных. SQL , или язык структурированных запросов , является бесценным инструментом для любого веб-разработчика или администратора базы данных. Он..
Глава 11. Машинное обучение для трейдинга: алгоритмическая торговля, серия 101
Это продолжение серии моих блогов Алгоритмический трейдинг 101: от новичка до профессионала Машинное обучение произвело революцию в различных областях, включая финансы и торговлю. С огромным объемом данных, доступных на финансовых рынках, алгоритмы машинного обучения могут помочь трейдерам выявлять закономерности, делать прогнозы и генерировать торговые…