Публикации по теме 'stock-market'


Начало работы с LSTM для прогнозирования акций
Как новичок, желающий узнать о машинном обучении, я решил заняться экспериментальным проектом — построить модель для прогнозирования цен на одну акцию. Этот пост представляет мой путь к созданию модели LSTM (Long Short-Term Memory network) шаг за шагом. Я выбрал BHP в качестве своего первоначального тестового примера для моделирования, поскольку это крупная компания с диверсифицированными ресурсами и обширной доступностью исторических данных. Хотя я могу оценить другие акции, такие как..
Создание автоматизированного торгового бота (II)   —   Как разместить заказ в Alpaca
Будем делать заказы или что? Действительно! В этой статье мы рассмотрим процесс отправки заказа в Alpaca с помощью его API и как проверить, правильно ли он размещен. Ордера на покупку/продажу, лимитные/рыночные ордера, длинные/короткие позиции… Торговые концепции иногда могут быть ошеломляющими, я вам это скажу. Вот почему мы собираемся покрыть только ордер на ПОКУПКУ (так же, как и длинная позиция), чтобы упростить его. Если вы хотите изучить другие интересные способы размещения..
Прогнозирование цен на акции Apple с использованием LSTM и Tensorflow
А в качестве бонуса стать богатым! Шучу, бро. В этом посте мы построим модель LSTM для прогнозирования цен на акции Apple , используя Tensorflow! Прогнозирование цен на акции — очень интересная область машинного обучения. Лично у меня всегда есть интерес к приложениям в этой области. Машинное обучение стало очень полезным для прогнозирования фондового рынка за последние годы, и сегодня многие инвестиционные компании используют машинное обучение для принятия решений в..
Переход от систем контролируемого обучения к многоагентному обучению с подкреплением для финансовых…
Аннотация За последнее десятилетие высокочастотный алгоритмический трейдинг (HFT) значительно вырос благодаря доступности зрелых алгоритмов машинного обучения и вычислительной мощности. Доступность помеченных данных, предписывающих выходы для входов, позволила создать контролируемый подход к этой сложной проблеме для покупки, продажи или хранения акций и даже для управления портфелем, то есть непрерывного процесса перераспределения капиталов между несколькими активами [1]. Мы..
Прогнозирование временных рядов LSTM: прогнозирование цен на акции с использованием модели LSTM
В этом посте я покажу вам, как прогнозировать цены на акции, используя модель прогнозирования LSTM. 1. Введение 1.1. Временные ряды и модели прогнозирования Традиционно большинство моделей машинного обучения (ML) используют в качестве входных данных некоторые наблюдения (образцы / примеры), но в данных нет измерения времени . Модели прогнозирования временных рядов - это модели, которые способны прогнозировать будущие значения на основе ранее наблюдавшихся значения..
Анализатор настроений в режиме реального времени
"Обработка естественного языка" Анализатор настроений в режиме реального времени Инвестиции в фондовый рынок - отличный способ борьбы с инфляцией. Инфляция означает рост цен на большинство товаров и услуг повседневного или общего пользования, таких как продукты питания, одежда, жилье, отдых, транспорт, товары первой необходимости и т. Д. По сути, с 100 рупиями вы не сможете купить их как много вада-павлов (вадапавов), сколько вы могли в прошлом году. В финансовом году 2020–2021,..
Прогнозирование временных рядов
Мы увидим несколько простых статистических методов, которые используются в реальном мире для прогнозирования временных рядов с помощью Python. Скользящее среднее — это статистика, отражающая среднее изменение ряда данных с течением времени. Существует множество типов скользящих средних. Метод простого скользящего среднего Простая скользящая средняя ( SMA ) – это невзвешенное среднее значение предыдущих k точек данных. Его также называют скользящим средним или скользящим..