Публикации по теме 'trading'


Как создавать системы свечной торговли на Python
Свечной трейдинг: полное руководство по паттернам и стратегиям. В недавней статье я обсуждал комбинирование свечных паттернов с индикаторами, однако вопрос их прибыльности как отдельных элементов очень сомнительный. Но это не мешает нам проводить обратное тестирование в рамках системы управления рисками, которая оптимизирует прибыль. Я только что опубликовал новую книгу после успеха Новые технические индикаторы в Python . Он содержит более полное описание и добавление сложных..
Keras и TensorFlow для прогнозирования движения рынка и тестирования на исторических данных с помощью Backtrader
В моей последней статье Алгоритмы классификации машинного обучения для прогнозирования движений рынка и тестирования на исторических данных мы использовали несколько алгоритмов классификации, основанных на scikit-learn, для прогнозирования направления движения акций. В этой статье давайте воспользуемся Keras и TensorFlow вместе с несколькими дополнительными функциями, чтобы посмотреть, сможем ли мы получить лучшие или сопоставимые результаты. Вы можете найти соответствующий блокнот..
Протокол FIX: Введение в обмен сообщениями и торговлю, часть 2
В Части 1 введения в протокол FIX я объяснил основные концепции протокола и коснулся его возможностей. Если вы здесь, я предполагаю, что вы ищете больше! Во второй части я поделюсь некоторыми мыслями о том, на что обращать внимание при выборе FIX-совместимого брокера. Я также напишу о первых шагах к созданию собственного торгового приложения — это выбор движка FIX. Выбор вашего брокера Я упоминал, что есть улов? Итак, допустим, вы можете общаться со своим брокером по протоколу FIX..
Введение в алгоритм машинного обучения K-ближайших соседей (KNN) в Python
Машинное обучение — один из самых популярных подходов в области искусственного интеллекта. За последнее десятилетие машинное обучение стало одной из неотъемлемых частей нашей жизни. Он реализован в задаче, такой простой, как распознавание человеческого почерка, или такой сложной, как самоуправляемые автомобили. Также ожидается, что через пару десятилетий более механическая повторяющаяся задача будет решена. С увеличением объемов доступных данных есть все основания полагать, что машинное..
Обзор Lisk Highlights за неделю, 15 марта 2019 г.
Привет всем. Проект LISK и его энтузиасты всегда заняты, и прошедшая неделя, безусловно, не стала исключением. Увидеть - значит поверить, поэтому вот краткий обзор основных моментов и интересных вещей за прошедшую неделю в субреддите LISK и за его пределами… Верный сторонник Lisk вернулся с позитивным посланием. Любой, кто был связан с проектом Lisk довольно долгое время, слышал о Kyle From Ohio . Кайл, веб-разработчик и системный администратор с более чем 15-летним стажем, начал..
Адаптивная скользящая средняя в Python.
Представляем мощный индикатор тренда. Примечание редакторам Data Science. Хотя мы разрешаем независимым авторам публиковать статьи в соответствии с нашими правилами и рекомендациями , мы не поддерживаем вклад каждого автора. Не стоит полагаться на работы автора без консультации с профессионалами. См. Подробности в наших Условиях для читателей . Скользящие средние - один из самых простых и эффективных инструментов для определения изменений тренда. Также они используются при..
Машинное обучение и грядущая трансформация финансов
ИИ может сокрушить мошенничество и трансформировать торговлю, но лучше дать ему правильные ограждения, чтобы он не сошел с рельсов Искусственный интеллект имеет долгую историю в сфере финансов и банковского дела. Когда дело доходит до обнаружения мошенничества, в крупных финансовых домах были специалисты по данным до того, как их стали называть аналитиками данных. Задолго до того, как кто-либо услышал слово «глубокое обучение», экспертные системы, основанные на правилах, часто..