LLLit: Изучение и практика программирования

Публикации по теме 'finance'


Прогнозирование запасов с использованием трех методов (LSTM+ARIMA+MCMC)
В ходе работы над бакалаврской диссертацией я тестировал различные методы прогнозирования акций и допускал ошибки. Большинство из вас, вероятно, знакомы с LSTM, ARIMA (и ее вариациями) и MCMC (марковская цепь Монте-Карло). Цены на акции обычно немного сложнее прогнозировать из-за волатильности рынка и социального влияния на тренд. Итак, мое исследование было сосредоточено на объединении таких методов, чтобы сделать мои прогнозы гибкими в зависимости от исторических данных каждой акции. Я..

Алгоритм актера-критика, упрощенный: необходим для финансов и финансового инжиниринга
Нежное введение в алгоритм, его приложения и недостатки Алгоритм актер-критик — это подход к обучению с подкреплением, который сочетает в себе оценку функции ценности с поиском политики [3][4]. Цель алгоритма актер-критик состоит в том, чтобы узнать, какие действия являются оптимальными и как оптимально выполнять эти действия [6][7]. Алгоритмы актер-критик в обучении с подкреплением могут применяться к финансам из-за их способности учиться и улучшать политики, что стало возможным..

Три лучших пакета Python для сбора финансовых данных (бесплатно)
Получение финансовых данных так же важно, как и разработка алгоритма в количественном финансовом проекте. Без данных мы не сможем реализовать и протестировать нашу торговую стратегию или алгоритмы на исторических данных. В этой статье я собираюсь представить три пакета Python , которые позволяют нам легко получать финансовые данные без каких-либо затрат. Они есть: yFinance Alpha Vantage Pandas-DataReader Помимо открытого исходного кода, три вышеуказанных пакета Python..

Прогнозирование будущего акций с помощью машинного обучения
Питон в финансах Мир финансов претерпел значительные изменения благодаря технологическому прогрессу. Любой другой Поколение Z , который не считает себя работающим с 9 до 5 до выхода на пенсию, я присоединился к тенденции инвестирования в акции. Хоть я и не так успешен, как в Крипто , я все равно выбираю свои акции и инвестирую по-своему. Я не изучал экономику или финансы, но у меня есть знания Python и моделей машинного обучения, что помогает мне инвестировать в акции. Если у..

Варианты использования машинного обучения в банковском деле, финансах и страховании
Использование науки о данных в банковском деле, финансах и страховании может значительно улучшить бизнес, поэтому стало необходимо идти в ногу с конкуренцией. Банки должны увидеть, как алгоритм машинного обучения может помочь им более эффективно сфокусировать свои услуги, принимать более разумные решения и повышать производительность. Вот список случаев использования данных в финансовой отрасли, который мы составили, чтобы предоставить вам представление о том, как вы можете работать с..

ИИ и машинное обучение в финансах — кардинальное изменение игры
Финансы и машинное обучение — очень большие области с огромным потенциалом в обеих областях. Машинное обучение в области финансов может значительно улучшить финансы в будущем и сделать финансы более эффективными. Эффективная торговля Инвестиционные банки и хедж-фонды торгуют ежедневно, и очень важно, чтобы эти сделки были эффективными и прибыльными. ИИ и машинное обучение могут быстро делать торговые заказы с указанием цены, количества, времени и многого другого. ИИ и машинное..

Mattermark, чтобы знать о принятии рисков
Принятие риска является фундаментальной частью ведения бизнеса SaaS. Но как определить, на какие риски стоит пойти? Сегодня я обращусь к примеру Mattermark и посмотрю, как они решили одну из самых больших проблем, с которыми может столкнуться бизнес SaaS: решить, когда выйти на новые рынки. Дилемма Mattermark На конференции Inbound 15 я посетил выступление венчурного капитала Джеффа Басганга. Он устроил дискуссию в стиле Гарвардской школы бизнеса, где мы говорили о сложном выборе, с..

Новые материалы

Технологии для нетехнологов 6: Простое объяснение языков программирования
Одним словом, программирование — это автоматизация, но в более широком смысле — это способ «поручить компьютеру выполнять различные задачи». Инструкции отправляются кодом, и этот код может быть..

CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек
CS373 Summer 2018: Миранда Фуленчек Неделя 1: 4 июня — 10 июня Что вы делали на прошлой неделе? Занятия начались на этой неделе, поэтому большую часть времени я потратил на..

Как развивается смешанно-целочисленное программирование, часть 7
Унифицированная техника раннего завершения для первично-двойственных алгоритмов в смешанно-целочисленном коническом программировании (arXiv) Автор : Ювэнь Чэнь , Кэтрин Нин , Поль Гулар..

Как научить модель Keras распознавать текст переменной длины
Я некоторое время играл с официальным примером Keras image_ocr.py и хочу поделиться своими выводами в этом посте. В официальном примере выполняется только обучение модели, но отсутствует..

Практическая пакетная нормализация
История начинается после использования инициализации He вместе с ELU (или любым вариантом ReLU) может значительно снизить опасность проблем с исчезающими/взрывающимися градиентами в начале..

Поэзия онлайн-кодирования: путешествие пикселей и страсти
В мире, наполненном инновациями, онлайн-обучение программированию становится холстом, на котором обретает форму полотно вашей мечты. Это больше, чем просто создание строк кода; это сродни..

Обработка изображений с помощью Python - размытие и повышение резкости для начинающих
Как применить ядра свертки к цветным изображениям? В этой статье мы обсудим, как применять ядра размытия и повышения резкости к изображениям. Эти базовые ядра составляют основу многих более..