Публикации по теме 'stock-market'


ПРОГНОЗИРОВАНИЕ БУДУЩИХ ЦЕНОВ ИНДЕКСА РЫНКА АКЦИЙ S&P 500
Мы будем использовать различные методы машинного обучения и анализ настроений для прогнозирования цен на акции. Успешные инвестиционные стратегии должны опережать движения фондового рынка. Машинное обучение прокладывает путь к развитию финансовых теорий, которые могут прогнозировать эти движения. В этой работе исследуется применение метода тройного барьера и методов мета-маркировки с помощью XGBoost для создания торгового сигнала на основе настроений на S&P…
Варианты использования машинного обучения в торговле на фондовом рынке
Введение : Фондовый рынок может быть сложным и непредсказуемым местом, где при принятии инвестиционных решений необходимо учитывать множество факторов. Тем не менее, достижения в области технологий машинного обучения могут революционизировать наш подход к торговле на фондовом рынке. Машинное обучение — это тип искусственного интеллекта, который позволяет системам учиться и совершенствоваться на основе опыта без явного программирования. Анализируя большие объемы данных, алгоритмы..
Метод LSTM для прогнозирования цен на акции
Мы объяснили, как модели машинного обучения могут предсказывать цены акций в предыдущем посте. Используя передовые модели искусственного интеллекта, такие как долговременная память (LSTM), мы продемонстрируем, как использовать передовой искусственный интеллект. Как мы показали в предыдущем посте, модели LSTM использовались для создания моделей генерации естественного языка (NLG). Моделирование с помощью LSTM Искусственные рекуррентные нейронные сети (RNN) с обратной связью используются..
Феномен второго всплеска COVID-19 и связанное с ним влияние на фондовый рынок
Страны продолжают бороться с COVID-19. Хотя разные страны находятся на разных этапах борьбы с вирусом, в поведении местных фондовых индексов разных стран есть значительное сходство. В этой статье изучается эволюция COVID-19 и связанное с ним влияние на фондовый рынок. Наш анализ состоит из трех отдельных компонентов. Во-первых, мы изучаем изменения числа случаев COVID-19 и смертей в разных странах с течением времени с помощью алгоритма динамической кластеризации. Во-вторых, мы определяем..
Прогнозирование фондового рынка с использованием новостных настроений
Сквозной проект по анализу временных рядов с использованием машинного обучения. Это вторая часть из двух частей. Прочтите часть 1 здесь: https://medium.com/@kala.shagun/stock-market-prediction-using-news-sentiments-f9101e5ee1f4 Моделирование Используемые здесь модели машинного обучения выбираются в зависимости от производственных требований. Мы хотим развернуть модель. Поскольку мы знаем, что модель временных рядов необходимо обучать каждый раз в производстве с новыми точками..
Сетевой график ETF | Фонды Ковчега
Введение Позвольте мне сделать предварительное заявление; Я стал поклонником Кэти Вуд после того, как посмотрел ее предсказание о Тесле . Да, в настоящее время показатели ее фонда невысоки. Однако это ничего не значит о долгосрочной работе. Я стараюсь внимательно отслеживать ее движения. В этой статье я добавлю анализ графиков и их отображение. Примечание от редакторов Data Science. Хотя мы разрешаем независимым авторам публиковать статьи в соответствии с нашими правилами..
9 лучших стоковых API для создания финансовых продуктов в 2021 году
Развитие технологий в последние годы также оказало значительное влияние на фондовый рынок. Это изменение, с которым столкнулась индустрия фондового рынка, коснулось и тех, кто интересуется финансами. Основной причиной этого изменения стали инновационные технологии, такие как облачный интерфейс прикладного программирования (API). Что это за фондовый API и почему он неожиданно привлек внимание финансовой отрасли? Чтобы понять, почему, необходимо изучить актуальность API акций для..