Публикации по теме 'stock-market'


Автоматизация обновлений фондового рынка с помощью Python
Давайте создадим бота для получения автоматических обновлений на фондовом рынке с помощью Python, Discord и API-интерфейса Lemon.markets. Уследить за всеми событиями на фондовом рынке может быть сложно. К счастью, как разработчик, мы можем помочь себе с автоматизацией. Однако иногда сложность может сделать это сложной задачей. Это не должно быть так все время. В этом сообщении блога я объясню, как написать скрипт с использованием Python для получения такого автоматического сообщения..
Инвестирование следующего уровня: доминирование на фондовом рынке с помощью MaskablePPO при стоп-лоссе / целевом…
Обучение с подкреплением стало мощным методом разработки автоматизированных торговых стратегий. Использование принципов проб и ошибок позволяет алгоритмам изучать оптимальные политики принятия решений на основе наблюдаемой среды. В этой статье мы углубимся в обучение с подкреплением применительно к стратегиям торговли акциями, изучая альтернативный подход, использующий MaskablePPO (оптимизация проксимальной политики) и MultiInputPolicy. Кроме того, мы представим Процентный осциллятор..
Превзойдите рынок с ML
Многие инвесторы пытаются обыграть рынок и терпят неудачу. Идея, которую я хочу рассмотреть в этой статье, заключается в следующем: сможете ли вы превзойти S&P 500, используя фундаментальный анализ, чтобы учесть качество компании и текущую цену? Подход, который я использовал, заключался в сравнении результатов отдельных компаний с S&P 500. Я делал это, начиная с каждого квартала, сравнивая общую прибыль с S&P 500 в течение следующих 12 месяцев. Если компания превзошла S&P в течение..
Эффективные стратегии настроения для торговли акциями. Часть IV - коэффициент пут-колл.
Создание стратегии для S & P500 с использованием соотношения пут-колл в Python. Анализ настроений - обширная и многообещающая область анализа данных и торговли. Это быстро развивающийся тип анализа, который использует текущий импульс и ощущение рынка, чтобы определить, что участники намерены делать или какие позиции они занимают. Представьте, что вы планируете пойти в кино и хотите предугадать, будет ли этот фильм хорошим или нет, поэтому вы спрашиваете многих своих друзей, которые..
Создание бота Python для прогнозирования нижних пределов цепи на фондовом рынке: будьте впереди игры
Фондовый рынок может быть нестабильным и непредсказуемым местом, что затрудняет определение того, когда покупать или продавать акции. Однако с помощью машинного обучения и бота Python трейдеры могут предсказать, когда акции, скорее всего, достигнут своих нижних пределов цепи, что дает им больше шансов принимать обоснованные торговые решения.
Комплексное руководство по построению модели временных рядов для прогнозирования цен на фондовом рынке (ARIMA)
Введение Прогнозирование цен на фондовом рынке — это сложная задача, которая включает в себя прогнозирование будущих движений цен на финансовые активы на основе исторических данных. Модели временных рядов играют решающую роль в этой области, позволяя трейдерам, инвесторам и финансовым аналитикам принимать обоснованные решения. В этом подробном руководстве мы рассмотрим процесс создания модели временных рядов для прогнозирования цен на фондовом рынке, охватывая все: от подготовки..
Клон Уоррена Баффета: предсказание фондового рынка
Клон Уоррена Баффета: предсказание фондового рынка Кори Скамман, Ярек Гоздиески, Джордж Маццео и Джо Элвин Уолл-Стрит всегда была быстро развивающейся средой с безумными суммами капитала, движущимися вправо и влево. Уолл-Стрит, казалось бы, физическое воплощение фондового рынка США, всегда была направлена ​​на зарабатывание денег. С появлением ИИ и ростом числа его приложений ИИ начинает прочно закрепляться на Уолл-стрит. ИИ и машинное обучение имеют множество применений на..