Публикации по теме 'trading'


Линейно-взвешенная скользящая средняя.
Кодирование и представление линейно-взвешенной скользящей средней. Скользящие средние бывают самых разных форм и форм, и у каждого типа есть свои преимущества и ограничения. В этой статье мы обсудим менее распространенный тип, называемый линейно-взвешенной скользящей средней. Я только что опубликовал новую книгу после успеха моей предыдущей « Новые технические индикаторы на Python ». Он содержит более полное описание и добавление структурированных торговых стратегий со страницей..
От Мартингейла до машинного обучения, чему я научился в области автоматической торговли как инженер-программист.
От Мартингейла до машинного обучения, чему я научился в области автоматической торговли как инженер-программист. 4 месяца назад мой друг познакомил меня с автоматическим торговым роботом, который позволяет ему зарабатывать 1% от своих инвестиций каждый день (то есть: вы вкладываете 1000 долларов, вы зарабатываете 10 долларов каждый день на своем торговом счете). В то время это выглядело как жульничество. Чтобы доказать это, я заинтересовался торговлей на рынках в целом, как это..
3000+ экспериментов по торговле ETH USDT
3000+ экспериментов по торговле ETH USDT Глядеть в будущее всегда интересно, особенно если это будущее рынков… Итак, теперь мы готовы протестировать наш движок. В качестве простого примера опишем 3000+ экспериментов со следующими настройками: Валютная пара: ETH USDT Интервал времени свечи: 1 час Биржа: Бинанс Метки Y: Если в следующем периоде цена выросла на 3% и более, ставим метку «купить», если цена снизилась на 1% ставим метку «продать», иначе «ждем» метку..
Первые шаги перед применением обучения с подкреплением в торговле
Основные принципы обучения с подкреплением на финансовых рынках Первые шаги перед применением обучения с подкреплением в торговле Можете ли вы торговать косинусоидальной волной до реальных рынков? В алгоритмической торговле существует множество методологий - от автоматического входа в сделку и точек закрытия на основе технических и фундаментальных индикаторов до интеллектуальных прогнозов и принятия решений с использованием сложной математики и, конечно же, искусственного..
Нейронные сети для алгоритмической торговли. Многомерный временной ряд
В предыдущем посте мы обсудили несколько способов прогнозирования финансовых временных рядов: как нормализовать данные, делать прогноз в форме реального значения или двоичной переменной и как бороться с переобучением на сильно зашумленных данных. Но что мы пропустили (намеренно), так это то, что в нашем файле .csv с ценами содержится гораздо больше данных, которые мы можем использовать. В последнем посте использовались только цены закрытия с некоторой трансформацией, но что может..
Заглядывая за угол: сложности, твиты и торговые войны в будущем цен на сырьевые товары…
Современный мировой рынок нефти необычайно сложен. В совокупности мы потребляем более 30 миллиардов баррелей в год. Миллионы рабочих используют оборудование стоимостью триллионы, чтобы качать его прямо из-под земли, глубоко под океанами, или выжимать его из сланцевых пород. Затем эту жидкость отправляют на сотни тысяч нефтеперерабатывающих заводов, разбросанных по всей планете, которые готовят сырье до тех пор, пока оно не разделится на бензин, топливо для реактивных двигателей, керосин и..
Раскрытие динамического обмена информацией между финансовыми активами: введение трансферной энтропии
На финансовых рынках различные активы могут быть взаимозависимыми и, таким образом, прямо или косвенно влиять друг на друга под влиянием ряда факторов. Эти взаимодействия могут быть нелинейными, неустойчивыми и дальнодействующими. Такие отношения между активами играют решающую роль в определении риска, поскольку, вообще говоря, некоррелированный портфель активов имеет более низкий профиль риска, чем коррелированный. Однако корреляционные функции, используемые для изучения внутренних..