QUANTLABS.
Quant Resources for Traders.
Aprendizagem em máquina de Python e Reconhecimento de Padrões para a Algo Forex e negociação de ações.
Aprendizagem em máquina de Python e Reconhecimento de Padrões para a Algo Forex e negociação de ações.
Outro recurso fantástico da Sentdex! Esta é uma grande descoberta.
Deixe agradecer muito a este Harisson por esse tipo de recursos de alta qualidade.
OBSERVAÇÃO Eu agora posto minhas ALERTAS DE NEGOCIAÇÃO na minha conta pessoal de FACEBOOK e TWITTER. Não se preocupe porque não publico vídeos de gato estúpidos ou o que eu como!
QUANTLABS.
Quant Resources for Traders.
Reconhecimento de Padrões e Aprendizado de Máquinas para a Algo Forex e Stock Trading.
Aprendizado de máquinas e reconhecimento de padrões para negociação de ações e Forex da Algo.
Descrição do vídeo.
Bem-vindo à aprendizagem de máquinas para Forex e análise de ações e séries de tutorial de negociação algorítmica. Nesta série, você será ensinado a aplicar princípios de aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões para o campo de ações e forex.
Isto é especialmente útil para pessoas interessadas em análise quantitativa e algo comercial. Mesmo se você não estiver, a série ainda será de grande utilidade para qualquer pessoa interessada em aprender sobre aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões automáticos, através de uma série de tutorial prática.
Eu também anunciei que vou estar movendo este & # 8216; newsletter & # 8217; para outro servidor da Infusionsoft. Você também pode obter meus 2 PDFs gratuitos (caso você nunca os tenha):
Trade Like a Boss.
Segredos Tecnológicos na Algo Trading.
Você também pode fazer parte deste novo boletim neste servidor. Estou pensando em realmente interromper o presente atual de que você está lendo. Foi altamente recomendado optar manualmente por você mesmo neste novo servidor.
OBSERVAÇÃO Eu agora posto minhas ALERTAS DE NEGOCIAÇÃO na minha conta pessoal de FACEBOOK e TWITTER. Não se preocupe porque não publico vídeos de gato estúpidos ou o que eu como!
Aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões para divisas algorítmicas e estoque de negociação
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Aprendizado de máquina e reconhecimento de padrões para divisas algorítmicas e estoque de negociação
A aprendizagem de máquinas de qualquer forma, incluindo o reconhecimento de padrões, tem, naturalmente, muitos usos do reconhecimento de voz e facial à pesquisa médica. Nesse caso, nossa questão é se podemos ou não usar o reconhecimento de padrões para referenciar situações anteriores que eram similares em padrões. Se pudermos fazer isso, podemos fazer negócios com base no que sabemos que aconteceu com esses padrões no passado e, de fato, obter lucro?
Para fazer isso, nós vamos codificar completamente tudo nós mesmos. Se você gosta desse tópico, o próximo passo seria examinar a aceleração ou o encadeamento de GPU. Nós só precisaremos de Matplotlib (para visualização de dados) e alguns NumPy (para o número de crunching), e o resto depende de nós.
Python é, naturalmente, uma linguagem de um único tópico, o que significa que cada script usará apenas uma única CPU (geralmente isso significa que ela usa um único núcleo de CPU e, às vezes, mesmo a metade ou quarta, ou pior, desse núcleo).
É por isso que os programas no Python podem demorar um pouco para o computador, mas seu processamento pode ser de apenas 5% e RAM 10%.
Para saber mais sobre o threading, você pode visualizar o tutorial de threading neste site.
A maneira mais fácil de obter esses módulos hoje em dia é usar a instalação de pip.
Não sabe o que é pip ou como instalar módulos?
Pip provavelmente é a maneira mais fácil de instalar pacotes. Depois de instalar o Python, você pode abrir seu prompt de comando, como cmd. exe no Windows ou bash on linux e digitar:
pip instalar numpy.
pip instalar matplotlib.
Se você ainda está tendo problemas, não hesite em contactar-nos, usando o contato no rodapé deste site.
O plano é levar um grupo de preços em um período de tempo e convertê-los em porcentagem de mudança em um esforço para normalizar os dados. Digamos que nós levamos 50 pontos de preço consecutivos por razões de explicação. O que faremos é mapear esse padrão na memória, avançar um ponto de preço e re-mapear o padrão. Para cada padrão que mapeamos na memória, queremos avançar um pouco, digamos, 10 pontos de preço e registrar onde o preço está nesse ponto. Em seguida, mapeamos esse "resultado" para o padrão e continuamos. Todo padrão tem seu resultado.
Em seguida, tomamos o padrão atual e comparamos isso com todos os padrões anteriores. O que faremos é comparar a percentagem de similaridade com todos os padrões anteriores. Se a sua percentagem de semelhança for superior a um determinado limite, então vamos considerar isso. A partir daqui, talvez tenhamos 20 a 30 padrões comparáveis da história. Com estes padrões semelhantes, podemos agregar todos os seus resultados e chegar a um resultado "médio" estimado. Com esse resultado médio, se for muito favorável, então podemos iniciar uma compra. Se o resultado não é favorável, talvez vendamos, ou seja, curto.
Para visualização, aqui está um exemplo:
No exemplo acima, o padrão médio previsto é subir, então podemos iniciar uma compra.
Esta série não terminará com você com qualquer tipo de algoritmo get-rich-quick. Há alguns erros conhecidos com este programa, e as chances de você ser capaz de executar operações rápidas o suficiente com esses dados de ticks são improváveis, a menos que você seja um banco. O objetivo aqui é mostrar o quão fácil e básico é o reconhecimento de padrões. Enquanto você tiver algum conhecimento básico de programação Python, você deve ser capaz de acompanhar.
A aprendizagem de máquinas de qualquer forma, incluindo o reconhecimento de padrões, tem, naturalmente, muitos usos do reconhecimento de voz e facial à pesquisa médica. Nesse caso, nossa questão é se podemos ou não usar o reconhecimento de padrões para referenciar situações anteriores que eram similares em padrões. Se pudermos fazer isso, podemos fazer negócios com base no que sabemos que aconteceu com esses padrões no passado e, de fato, obter lucro?
Para fazer isso, nós vamos codificar completamente tudo nós mesmos. Se você gosta desse tópico, o próximo passo seria examinar a aceleração ou o encadeamento de GPU. Nós só precisaremos de Matplotlib (para visualização de dados) e alguns NumPy (para o número de crunching), e o resto depende de nós.
Python é, naturalmente, uma linguagem de um único tópico, o que significa que cada script usará apenas uma única CPU (geralmente isso significa que ela usa um único núcleo de CPU e, às vezes, mesmo a metade ou quarta, ou pior, desse núcleo).
É por isso que os programas no Python podem demorar um pouco para o computador, mas seu processamento pode ser de apenas 5% e RAM 10%.
Para saber mais sobre o threading, você pode visualizar o tutorial de threading neste site.
A maneira mais fácil de obter esses módulos hoje em dia é usar a instalação de pip.
Não sabe o que é pip ou como instalar módulos?
Pip provavelmente é a maneira mais fácil de instalar pacotes. Depois de instalar o Python, você pode abrir seu prompt de comando, como cmd. exe no Windows ou bash on linux e digitar:
pip instalar numpy.
pip instalar matplotlib.
Se você ainda está tendo problemas, não hesite em contactar-nos, usando o contato no rodapé deste site.
O plano é levar um grupo de preços em um período de tempo e convertê-los em porcentagem de mudança em um esforço para normalizar os dados. Digamos que nós levamos 50 pontos de preço consecutivos por razões de explicação. O que faremos é mapear esse padrão na memória, avançar um ponto de preço e re-mapear o padrão. Para cada padrão que mapeamos na memória, queremos avançar um pouco, digamos, 10 pontos de preço e registrar onde o preço está nesse ponto. Em seguida, mapeamos esse "resultado" para o padrão e continuamos. Todo padrão tem seu resultado.
Em seguida, tomamos o padrão atual e comparamos isso com todos os padrões anteriores. O que faremos é comparar a percentagem de similaridade com todos os padrões anteriores. Se a sua percentagem de semelhança for superior a um determinado limite, então vamos considerar isso. A partir daqui, talvez tenhamos 20 a 30 padrões comparáveis da história. Com estes padrões semelhantes, podemos agregar todos os seus resultados e chegar a um resultado "médio" estimado. Com esse resultado médio, se for muito favorável, então podemos iniciar uma compra. Se o resultado não é favorável, talvez vendamos, ou seja, curto.
Para visualização, aqui está um exemplo:
No exemplo acima, o padrão médio previsto é subir, então podemos iniciar uma compra.
Esta série não terminará com você com qualquer tipo de algoritmo get-rich-quick. Há alguns erros conhecidos com este programa, e as chances de você ser capaz de executar operações rápidas o suficiente com esses dados de ticks são improváveis, a menos que você seja um banco. O objetivo aqui é mostrar o quão fácil e básico é o reconhecimento de padrões. Enquanto você tiver algum conhecimento básico de programação Python, você deve ser capaz de acompanhar.
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