Публикации по теме 'stock-market'
Прогнозирование запасов временных рядов с помощью LSTM
Быстро разбогатеть с помощью глубокого обучения?
Вычислительные достижения сделали глубокое обучение более популярным, чем когда-либо. Одной из конкретных областей глубокого обучения являются рекуррентные нейронные сети (RNN). Эти специальные искусственные нейронные сети имеют систему «памяти», которая помогает им хранить информацию о предыдущих входах, в отличие от традиционной нейронной сети с прямой связью. Одна из самых известных рекуррентных нейронных сетей называется..
Как машинное обучение революционизирует банковские операции:
Как машинное обучение меняет банковские операции :
Машинное обучение (МО) быстро меняет банковскую отрасль. Автоматизируя задачи, улучшая процесс принятия решений и снижая уровень мошенничества, машинное обучение помогает банкам экономить деньги, улучшать обслуживание клиентов и опережать конкурентов.
Вот некоторые из способов использования машинного обучения в банковских операциях:
Обнаружение мошенничества: алгоритмы машинного обучения могут использоваться для выявления..
Объединение физики и искусственного интеллекта для анализа фондового рынка
В научной сфере довольно часто заимствуются идеи и теории из одной области и применяются их в другой, взаимно обогащая знания для получения свежих идей и решений. Трансдисциплинарное исследование — это приключение, пересекающее границу от физики к финансам, чтобы предсказать движение стоимости криптовалют, акций и форекс, вдохновленное такими великими умами, как сэр Исаак Ньютон и Николаус. Коперник.
Интересно, что у самой легенды физики, сэра Исаака Ньютона, был эпизод с фондовым..
Прогнозирование цен на акции с использованием текстовых данных и анализа временных рядов: гибридный подход
В мире финансовых рынков точное прогнозирование цен на акции является сложной, но очень ценной задачей. Трейдеры и инвесторы постоянно ищут эффективные методы прогнозирования движения цен и принятия обоснованных решений. Традиционные методы анализа временных рядов оказались полезными, но распространение текстовых данных и методов обработки естественного языка открыло новые возможности для повышения точности прогнозирования.
Этот проект сочетает в себе возможности анализа временных рядов и..
Получайте обновления финансового рынка в режиме реального времени с помощью собственного бота в Telegram
Узнайте, как создать бота для получения рыночных данных в реальном времени с помощью Python и Metatrader 5.
Одним из наиболее значительных преимуществ разработки стратегий автоматизации инвестиций является возможность не стоять все время перед экранами компьютеров, чтобы определить лучшие возможности на рынке. Подумав об этом, я разработал бота для Telegram, который сообщает мне, какие активы пострадали больше всего за день, и я покажу вам шаг за шагом, чтобы вы могли развивать свои!..
Использование SVM поверх технических индикаторов для прогнозирования цен на акции Reliance
Прогнозирование цен на акции было интересной задачей, не так ли? Наука о данных для торговли находится на подъеме и набирает обороты. За последние 3-4 недели я изучал финансы и пытался расширить свои навыки Data Science в области финансов, чтобы попытаться понять, как торговля автоматизируется и становится прибыльной благодаря большому количеству фирм, занимающихся алгоритмической торговлей.
На днях я наткнулся на то, как можно использовать обучение с подкреплением критиков и..
Методы временных рядов: фильтр Калмана с нуля в Python — Часть 3
В этом посте мы продолжим изучение других способов использования методов фильтра Калмана, в основном в качестве альтернативы многомерному прогнозу. Другой вариант включает векторную авторегрессию (VAR). Этот пост не будет вдаваться в подробности о VAR, а скорее предоставит альтернативу моделированию многомерного вывода, когда известен процесс перехода. Важно знать, что при использовании фильтра Калмана известна как взаимосвязь между ненаблюдаемой переменной и наблюдаемым выходом (или есть..
