استراتيجيات التداول آلة التعلم

وقال صعبة لجعل التنبؤات، وخاصة حول المستقبل أسطورة البيسبول يوغي بيرا. ولكن هذا لا يمنع الناس من محاولة، وخاصة في الأسواق المالية، حيث يتم تطوير خوارزميات التداول تعلم الآلة وإطلاقها من قبل صناديق التحوط، بهدف إيجاد تطبيقات عملية من مجموعة كبيرة من النظرية التي توجد للذكاء الاصطناعي. ربما، ليس من المستغرب، العديد من أولئك في الحافة يحمل درجة متقدمة في الرياضيات أو علوم الكمبيوتر. في حين وجود دكتوراه ليست إلزامية، فمن الواضح أنه ميزة. سبنسر غرينبرغ. المؤسس المشارك، أبحاث التمرد عندما علمت عن التعلم الآلي، وقعت لي أنه يمكن أن يكون مفيدا في التطبيقات المالية، وقال سبنسر غرينبرغ، المؤسس المشارك لبحوث ريبليون، وهو صندوق التحوط مقرها نيويورك. غرينبرغ تسعى حاليا للحصول على درجة الدكتوراه في جامعة نيويورك معهد كورانت للعلوم الرياضية. عندما نحاول كسب المال في سوق الأسهم، ليس لدينا أي مفاهيم شكلت تماما سواء لشراء وبيع والقيمة والزخم والقيمة النسبية، وما إلى ذلك، وقال غرينبرغ. ربما تعلم آلة يمكن استخراج أنماط الاستثمار بطريقة تلقائية، ويمكن إنشاء خوارزمية لمعرفة تلك العملية. حصلت فتنت معها. ريبليون البحوث توظف نظام التعلم القائم على آلة لجعل التنبؤات حول أداء الأسهم وفئات الأصول الأخرى. وتتمثل الفرضية الأساسية في أنه يمكن برمجة الأجهزة من قبل غوغل لإجراء عمليات بحث على الويب أو بواسطة أمازون و نيتفليكس من أجل التوصية بمشاهدة الأفلام والكتب، لذا لا يوجد سبب يمنعهم من تدريبهم على اتخاذ قرارات استثمارية. وأحد الأسباب التي تجعل الناس يشككون في استخدام الذكاء الاصطناعي للاستثمار هو أنهم يفكرون في الاستثمار كشيء يصعب على الإنسان حله، وبالتالي يصعب جدا برمجةه، 8221 قال غرينبرغ. 8220 هناك الكثير من النظريات حول كيفية عمل السوق. نهجنا هو أن يكون خوارزميات التعلم الآلي تحليل الاستثمار بطريقة آلية. مجال المعرفة في المنطقة تتوسع في مقطع سريع. على مدى عقود، كانت تقنيات الذكاء الاصطناعي المستندة إلى الآلة هي العناصر الأساسية للتداول الحسابي والتمويل الحسابي بشكل عام، وقال فاديم مازالوف، متخصص في البحث والتطوير في أنظمة أنظمة التداول سايبورغ ترادينغ سيستمز، وطالب دكتوراه في علوم الكمبيوتر متخصص في تعلم الآلة في جامعة ويسترن في لندن، أونتاريو. تعلم الآلة مجموعة واسعة من المعرفة في الفن يحتوي بالفعل على مجموعة متنوعة من النماذج التي يمكن تطبيقها على مستويات مختلفة و سكاليسفروم عالية التردد إلى التداول المنهجي. وقال الفريد اسكندر، الرئيس التنفيذي لمزود نظم التداول بورتوار: "على مدى السنوات الخمس الماضية، شهدنا تقدما هائلا في تكنولوجيا التداول الآلية. وقد استحدثت الحلول المتقدمة المتقدمة كفاءة كبيرة، وقللت من مخاطر التشغيل، وأعطت المتداولين إمكانية الوصول غير المسبوقة إلى السيولة العالمية. ومع ذلك، فإن الجيل الحالي من نظم إدارة التنفيذ قد اتخذت التجارة وسير العمل الآلي عن بقدر ما يمكن. إن المسؤولية عن الصفقات التي تخفف من حدة ظروف السوق بشكل عام، واختيار الاستراتيجية الصحيحة لنظام معين، ورصد التقدم المحرز في التنفيذ، وإجراء أي تغييرات ضرورية، تقع على عاتق التجار البشر. وقال إسكندر إنه على مدى السنوات القليلة القادمة، ستشهد الشركات نشر التكنولوجيا التي من شأنها أن تساعد التجار تلقائيا اختيار وتنفيذ استراتيجية خوارزمية الأمثل، والسماح لهم لزيادة القدرات وتحسين الأداء التجاري العام. ومع ذلك، بقدر ما يريد التجار أن يكونوا في الخوارزمية الصحيحة في الوقت المناسب، كما أنهم لا يريدون أن يكونوا في خوارزمية خاطئة في الوقت الخطأ. وقال اسكندر ان بعض الاسواق الاخيرة تظهر خطورة اهمية ادارة مخاطر التداول. وهذه التكنولوجيا الناشئة تسمح للشركات لإدارة حيوي خوارزمياتها وضمان التشغيل الآمن للمكاتب التداول في أي حالة السوق. ظهور خوارزميات التداول القائم على آلة يرجع إلى حد كبير إلى القدرة على تحليل ريام البيانات في الوقت الحقيقي باستخدام الأجهزة والبرمجيات المتقدمة. وقال تاكر بالش، أستاذ علوم الكمبيوتر في معهد جورجيا للتكنولوجيا، ومؤسس لوسينا للبحوث، وهي شركة تكنولوجيا الاستثمار الصناعي القائم على الذكاء الاصطناعي حول البحث عن أنماط في البيانات. في حالة التمويل، كنت تبحث عن العلاقات بين البيانات عن الشركة وسعرها في المستقبل. هذا ما يفعله لوسينا، وما أقوم به مع بحثي في ​​جورجيا تك. النماذج الرياضية تقدم لوسينا تحليلا كميا وتكنولوجيا تعلم الآلة الإحصائية لصناديق التحوط ومستشاري الثروة والمستثمرين الأفراد المتقدمين. وتتيح تقنية دعم القرار الاستخباراتي الاصطناعي المستندة إلى السحابة للمستثمرين والتجار على المدى القصير إمكانية إيجاد فرص في السوق وتقليل المخاطر في محفظتهم باستخدام المطابقة التقنية والأساسية للنمط الكمي. وقال بالش إن النظام يحصل على أكبر قدر ممكن من البيانات التاريخية، بما في ذلك البيانات الأساسية والمؤشرات الفنية، ويسعى إلى إيجاد علاقات بين تلك البيانات التاريخية والأسعار المستقبلية. وقال إن تلك العلاقة نموذج، وهو أمر يتعلق بكمية قابلة للقياس من الأسهم إلى سعر مستقبلي. تتوقع خوارزمية التنبؤ بالأسعار المستندة إلى تعلم الآلة لوسيناس خمسة وعشر وعشرون يوم تداول عبر جميع الأسهم المغطاة. نحن don8217t استخدام نماذج ثابتة، وتنقيح لدينا المنقذ يوميا للتكيف تلقائيا مع ظروف السوق المتغيرة، وقال بالش. ويمكن استخدام التوقعات لتحديد الفرص القصيرة أو القصيرة الأجل القصيرة الأجل. وقال لوسيناس الهدف النهائي، هو تحقيق الوعي قوة تحليل نمط التعلم آلة، وإحداث ثورة في المجتمع المهني الاستثمار المحرومة، من خلال توفير الأدوات والتكنولوجيا التي لا تتوفر عادة للشركات من حجمها. (زيارات 801 مرة، 11 زيارات اليوم) تعلم الآلة لدورة التداول يقدم هذا المساق للطلاب تحديات العالم الحقيقي المتمثلة في تنفيذ استراتيجيات التداول القائمة على التعلم الآلي، بما في ذلك الخطوات الحسابية من جمع المعلومات لأوامر السوق. وينصب التركيز على كيفية تطبيق نهج التعلم الآلي الاحتمالية لقرارات التداول. نحن نعتبر النهج الإحصائية مثل الانحدار الخطي، Q - التعلم، كن والأشجار الانحدار وكيفية تطبيقها على حالات تداول الأسهم الفعلية. وتتكون هذه الدورة من ثلاث دورات مصغرة: مجموعة من الملاحظات بالطبع ورمز المثال يمكن العثور عليها هنا: 1 محتوى الفيديو محتوى الفيديو لهذا بالطبع هو متاح مجانا في أوداسيتي. ملاحظة هامة هذا بالطبع يصعد في صعوبة نحو النهاية. والمشاريع في الدورة النهائية 13 من الدورة تشكل تحديا. كن مستعدا. معلومات المعلم تاكر بالش، دكتوراه. خريف 2016، خريف 2016 ديفيد بيرد باحث علم، مركز تكنولوجيا الوسائط التفاعلية في جورجيا تيش كس 7646 معلم: الصيف 2016 كس 7646 رئيس تا: ربيع 2016، خريف 2016 المنهاج و الجدول الزمني لفصول دراسية محددة الكتب المدرسية، البرامج أمب موارد أخرى سوف نستخدم الكتب التالية: ل ميني-كورس 1: بيثون للتمويل من قبل إيف هيلبيشش أمازون (اختياري) ل ميني-كورس 2: ما هي صناديق التحوط تفعل بالفعل من قبل روميرو و بالش الأمازون مطلوب) ل ميني-كورس 3: آلة التعلم من قبل توم ميتشل (اختياري) شرائه ل 218.00 في: أمازون شراء نسخة غلاف عادي ل 61.78. تحذيرات هامة: 1) أنها السفينة فقط إلى الولايات المتحدة 2) يستغرق منهم 3 أسابيع لطباعة الكتاب. إذا كنت من أجل من خارج الولايات المتحدة أنها سوف تقبل بهدوء أموالك ولكن أبدا سفينة الكتاب: نسخة أقل تكلفة في مكغراو هيل شراء نسخة غلاف دولي الإصدار 19.10. أنا لست متأكدا من موثوقية هذه الشركة: الدولية المتطلبات الأساسيةالمطلوبمتطلبات جميع أنواع الطلاب هي موضع ترحيب الموضوعات آلة التعلم قد يكون استعراض لطلاب كس، في حين أن أجزاء التمويل سوف تكون مراجعة لطلبة المالية. ومع ذلك، حتى لو كان لديك خبرة في هذه المواضيع، وسوف تجد أن نعتبرها بطريقة مختلفة مما كنت قد رأيت من قبل، وخاصة مع النظر نحو تنفيذ للتداول. إذا لم تجيب على الأسئلة التالية، قد يكون من المفيد تحديث معرفتك بالمواد الأساسية قبل أخذ كس 7646: هل لديك معرفة عملية بالإحصاءات الأساسية، بما في ذلك توزيعات الاحتمال (مثل العادي والموحد)، والحساب و الاختلافات بين المتوسط ​​والمتوسط ​​والوضع هل تفهم الفرق بين المتوسط ​​الهندسي والمتوسط ​​الحسابي هل لديك مهارات برمجة قوية خذ هذا الاختبار كومبينستي-بروج-كويز إذا كنت ترغب في المساعدة في تحديد قوة مهارات البرمجة الخاصة بك. هل أنت المختصة مع سطر الأوامر أونيكس من هذه الدورة هي ل: ويهدف بالطبع للأشخاص الذين لديهم خبرة برمجة البرمجيات قوية والمعرفة مستوى تمهيدي من ممارسة الاستثمار. شرط أساسي هو الاهتمام والإثارة حول سوق الأسهم. استخدام البرمجيات بشكل جيد: من أجل استكمال مهام البرمجة سوف تحتاج إلى بيئة التطوير التي كنت مريحة مع. نحن نستخدم أونيكس، ولكن يمكنك أيضا العمل مع بيئات ويندوز وماك أوس. يجب تحميل وتثبيت مجموعة من وحدات بايثون إلى جهاز الكمبيوتر الخاص بك (بما في ذلك نومبي، سسيبي، والباندا). أومزكس: سوف نستخدم أوداسيتي لأشرطة الفيديو المحاضرة. تسجيل الدخول هنا باستخدام حساب غ الخاص بك: غ-أوداسيتي تسجيل الدخول (فيديو التعليمات) ملاحظة. لا تقم بتسجيل الدخول باستخدام حساب أوداسيتي الشخصية، في حال كان لديك واحدة. الذهاب إلى الدورة التدريبية على أوداسيتي (أو التنقل من خلال دوراتي): أوداسيتيكورسيفيرك-ud501 إذا كان لديك صعوبة في الوصول إلى محتوى أوداسيتي، يرجى حصة مشكلتك عبر البريد الإلكتروني مع غتيش-سوبورتوداسيتي سوف نستخدم T - ساحة لجميع الطلبات: T - ساحة (T - اختيار موقع الدورة المناسبة) سوف نستخدم ساحة للتفاعل والمناقشة: خريف 2016 المنتدى ساحة A: 90.0 وما فوق B: 80.0 وما فوق C: 70.0 وما فوقها D: 60.0 وما فوق F: أقل من 60.0 الطلاب الذين يأخذون بالطبع باسفيل يجب أن يكسب في على الأقل 75 لتمرير. لا يجوز أن تؤخذ الدورة كمراجعة. انظر منهج الفصل الدراسي لأوزان التعيين. الحد الأدنى للمتطلبات الفنية المتصفح وسرعة الاتصال: يوصى بشدة باستخدام إصدار محدث من كروم أو فيريفوكس. كما أننا ندعم إنترنيت إكسبلورر 9 وإصدارات سطح المكتب من إنترنيت إكسبلورر 10 والإصدارات الأحدث (وليس إصدارات المترو). 2 ميغابت في الثانية الموصى بها على الأقل 0.768 ميغابت في الثانية سرعة التحميل. الأجهزة: جهاز كمبيوتر مع 4 غيغابايت على الأقل من ذاكرة الوصول العشوائي وسرعة وحدة المعالجة المركزية 2.5 غيغاهرتز على الأقل. من أجل تطوير التعليمات البرمجية والاختبار، سوف تعمل هذه التشكيلات الثلاثة بيسي: ويندوز زب أو أعلى مع أحدث التحديثات المثبتة ماك: أوس X 10.6 أو أعلى مع أحدث التحديثات المثبتة لينكس: أي التوزيع الأخير الذي يحتوي على المتصفحات المعتمدة تثبيت لإجراء اختبار على الانترنت (بروكتورراك) سوف تحتاج إلى واحد من: بيسي: ويندوز زب أو أعلى مع أحدث التحديثات المثبتة ماك: أوس X 10.6 أو أعلى مع أحدث التحديثات المثبتة لينكس غير معتمد. ساعات العمل يتم تحديدها. الانتحال في معظم الحالات أتوقع أن جميع التعليمات البرمجية المقدمة سوف تكون مكتوبة من قبلك. وسوف أقدم بعض المكتبات في الصف الذي يسمح لك لاستخدام (مثل الباندا و نومبي). خلاف ذلك، يجب أن تكون قد قمت بإنشاء كل شفرة المصدر والصور والكتابة المنبثقة التي تقدمها أنت وحدك. سياسات الصف ل باسفيل الطلاب: يجب أن يكون مجموع الصف 75 أو أعلى للحصول على درجة النجاح. الاتصال الرسمي هو عن طريق البريد الإلكتروني: نحن نستخدم ساحة للمناقشات، ولكنها ليست قناة اتصالات رسمية. سيتم إرسال جميع الاتصالات الرسمية لك عبر تي مربع إلى عنوان البريد الإلكتروني الرسمي غ الخاص بك. وبالمثل، يجب عليك توصيل العناصر الهامة لنا عن طريق البريد الإلكتروني كذلك. مسؤوليات الطلاب: كن على بينة من المواعيد النهائية التي تم نشرها على الجدول الزمني. قراءة البريد الإلكتروني الخاص بك غ كل يوم. بدء العمل على المشاريع حتى لو لم تكن مفتوحة على تي مربع. فترة المسابقة الصف: بعد إصدار الصف المشروع لديك 7 أيام للمسابقة الصف. وبعد ذلك الوقت لن يتم إعادة تقييم المشاريع. يجب أن يكون لديك مشكلة محددة جدا مع حجة مقنعة لماذا الصف الخاص بك هو غير صحيح. مثال حجة مقنعة: استغرق تا 10 نقاط قبالة لأنني كنت في عداد المفقودين الرسم البياني، ولكن الرسم البياني مرئيا في الصفحة 5. مثال حجة لا مقنعة: أعتقد أنني يجب أن حصلت على المزيد من النقاط، يرجى إعادة تنظيم مشروعي. عملية مسابقة الصف: البريد الإلكتروني تا الخاص بك عن الوضع في غضون 7 أيام من الدرجات التي يتم الافراج عنهم. السياسة المتأخرة: الواجبات مستحقة في الساعة 11:55 مساء بالتوقيت الشرقي في تاريخ الاستحقاق. نحن لا نستخدم المناطق الزمنية الأخرى أو غمت. لا تذهب بحلول الوقت على الجهاز الخاص بك أو في الوقت على بعض طريقة أخرى قمت بتكوين تي مربع. المهام التي تحولت بعد 11:55 بيإم إت تعتبر متأخرة. قد يتم تشغيل المهام في وقت متأخر من يوم واحد مع 10 عقوبة. الواجبات أكثر من 24 ساعة في وقت متأخر لن تكون مقبولة. لا توجد فترة سماح للتعيينات التي تأخرت يوما كاملا. جدولة الامتحانات: ستعقد الامتحانات في أيام محددة في أوقات محددة. إذا كان هناك طارئ أو قضية أخرى تتطلب تغيير تاريخ الامتحان بالنسبة لك، سوف تحتاج إلى أن يكون وافق عليها من قبل عميد الطلاب. يمكنك التقدم بطلب للحصول على هذا هنا: deanofstudents. gatech. edu (تحت الموارد - gt فئة الغياب) كل مشروع لهذه الدورة لديها صفحة خاصة بها على هذا ويكي. ويتضمن هذا الوصف قائمة بمخرجات محددة وعادة ما يكون عنوانها. تأكد من مضاعفة التحقق من التقديم ضد تلك حتى لا تفوت أي شيء. وسيتم تنقيح العديد من المشاريع إلى حد ما. في حين أنها قيد المراجعة، سيكون لديهم مذكرة مسودة على ويكي. وبمجرد الانتهاء من أي تنقيحات سوف نقوم بإزالة مذكرة مسودة والتقارير المفتوحة على تي مربع. نحن نحتاج إلى تشغيل التعليمات البرمجية بشكل صحيح على أحد الخوادم التي أنشأناها في غ. لمساعدتك في هذا، وعلاوة على ذلك تساعدك على اختبار التعليمات البرمجية لكل مهمة قمنا بتجهيز هذه الملقمات مع عملية الخادم التي سيتم تشغيل التعليمات البرمجية الخاصة بك ضد مجموعة من حالات الاختبار. وعادة ما يتم تشغيل خادم الاختبار لكل مشروع قبل أسبوع واحد من تاريخ الاستحقاق. إذا كانت المشكلة تزرع مع التعليمات البرمجية المقدمة ونحن لن تنظر في إعادة تقييمه إذا لم يتم اختبارها كما هو موضح أعلاه. مرة كنت راضيا عن التعليمات البرمجية الخاصة بك، تقديم بالضبط رمز العمل نفسه عن طريق تي مربع. من المفيد تقديم نسخة من رمز العمل الخاص بك في وقت مبكر (قبل الموعد النهائي) في حالة نشوء بعض المشاكل مع اتصال الإنترنت الخاص بك أو تي مربع. إذا قمت بإرسال الشفرة عدة مرات (على ما يرام تماما) فمن المهم جدا أن تقوم أولا بحذف الملفات الموجودة هناك، ثم إرسال التعليمات البرمجية الجديدة. إذا كنت لا لدينا الدرجات البرمجيات لن تعرف أي الملفات للاستخدام. سيتم استخدام أحدث طابع زمني على أي جزء من التقديم الخاص بك كوقت تقديم المشروع بأكمله. وبناء على ذلك، لا تقم بإعادة تقديم أي شيء بعد الموعد النهائي، أو سيتم النظر في وقت متأخر. بعد الموعد النهائي للتقديم سوف نقوم باختبار التعليمات البرمجية الخاصة بك على أحد خوادمنا التي تمت تهيئتها بشكل مماثل لتلك المتوفرة للاختبار. الملاحة مينوي لست متأكدا جدا، إذا كان هذا السؤال يناسب هنا. لقد بدأت مؤخرا، القراءة والتعلم عن التعلم الآلي. هل يمكن لشخص ما أن يلقي بعض الضوء على كيفية الذهاب إليه أو بالأحرى يمكن لأي شخص أن يشارك تجربته وبعض المؤشرات الأساسية حول كيفية الذهاب إليه أو على الأقل بدء تطبيقه لرؤية بعض النتائج من مجموعات البيانات كيف طموحة هل هذا الصوت أيضا، لا أذكر عن الخوارزميات القياسية التي ينبغي أن يحاكم أو ينظر في حين القيام بذلك. طلب فب 1 11 في 18:35 يبدو أن هناك مغالطة أساسية أن شخصا ما يمكن أن تأتي جنبا إلى جنب ومعرفة بعض التعلم الآلي أو خوارزميات منظمة العفو الدولية، ووضعها كمربع أسود، ضرب الذهاب، والجلوس في حين أنهم يتقاعدون. نصيحتي لك: تعلم الإحصاءات وآلة التعلم أولا، ثم تقلق بشأن كيفية تطبيقها على مشكلة معينة. لا يوجد غداء مجاني هنا. تحليل البيانات هو العمل الشاق. قراءة عناصر التعلم الإحصائي (بدف متاح مجانا على الموقع)، ولا تبدأ في محاولة لبناء نموذج حتى تفهم على الأقل الفصول 8 الأولى. بمجرد فهم الإحصاءات والتعلم الآلي، ثم تحتاج إلى معرفة كيفية باكتست وبناء نموذج التداول، وهو ما يمثل تكاليف المعاملات، وما هي منطقة أخرى بأكملها. بعد أن يكون لديك مقبض على كل من التحليل والتمويل، ثم سيكون من الواضح إلى حد ما كيفية تطبيقه. وتحاول النقطة الكاملة لهذه الخوارزميات إيجاد طريقة لتلائم النموذج مع البيانات وتنتج تحيزا منخفضا وتفاوتا في التنبؤ (أي أن خطأ التنبؤ بالتدريب والاختبار سيكون منخفضا ومتشابها). هنا مثال على نظام التداول باستخدام آلة ناقلات الدعم في R. ولكن فقط نأخذ في الاعتبار أنك سوف تفعل نفسك ضرر كبير إذا كنت لا تنفق الوقت لفهم الأساسيات قبل محاولة تطبيق شيء مقصور على فئة معينة. فقط لإضافة تحديث مسلية: جئت مؤخرا عبر هذه أطروحة الماجستير: A إطار التداول خوارزمية رواية تطبيق التطور وآلة التعلم لتحسين محفظة (2012). في استعراض واسعة من مختلف أساليب التعلم الآلي مقارنة مقابل شراء وعقد. بعد ما يقرب من 200 صفحة، تصل إلى الاستنتاج الأساسي: لم يكن هناك نظام التداول قادرا على تفوق المعيار عند استخدام تكاليف المعاملات. وغني عن القول، هذا لا يعني أنه لا يمكن القيام به (أنا قضى قضاء أي وقت في مراجعة طرقهم لمعرفة صحة النهج)، لكنه بالتأكيد يوفر بعض الأدلة أكثر لصالح نظرية الغداء خالية من أي وقت مضى. أجاب فب 1 11 في 18:48 جيس كأحد الكتاب من أطروحة الماجستير المذكورة يمكنني أن أقتبس أعمالي ويقول: كوتيف أي شخص يحقق في الواقع نتائج مربحة ليس هناك حافز لمشاركتها، لأنها سوف تنفي ميزتهم. كوت وعلى الرغم من أن نتائجنا قد تدعم فرضية السوق فإنها لا تستبعد وجود أنظمة تعمل. قد يكون مثل نظرية الاحتمالات: وتكهن كوت أن اختراقات في مجال نظرية الاحتمالات قد حدث عدة مرات، ولكن لم تشارك. هذا يمكن أن يكون راجعا إلى التطبيق العملي في القمار. كوت ثم مرة أخرى، ربما هذا هو كل الخيمياء الحديثة. نداش Andr233 كريستوفر أندرسن أبر 30 13 في 10:01 نصيحتي لك: هناك العديد من فروع ماشين ليارنينغارتيفيسيال الذكاء (ملاي) هناك: ووو-form. stanford. edujmcwhatisainode2.html لقد حاولت فقط البرمجة الوراثية وبعض الشبكات العصبية، و أنا شخصيا أعتقد أن التعلم من فرع الخبرة يبدو أن يكون الأكثر احتمالا. غغا والشبكات العصبية ويبدو أن المنهجيات الأكثر شيوعا استكشافها لغرض التنبؤات سوق الأسهم، ولكن إذا كنت تفعل بعض استخراج البيانات على التنبؤ وول ستريت. قد تكون قادرا على القيام ببعض تحليل المشاعر أيضا. قضاء بعض الوقت في التعلم عن تقنيات ملاي المختلفة، والعثور على بعض بيانات السوق ومحاولة تنفيذ بعض تلك الخوارزميات. كل واحد سيكون له نقاط القوة والضعف، ولكن قد تكون قادرة على الجمع بين التنبؤات من كل خوارزمية إلى التنبؤ مركب (على غرار ما الفائزين في جائزة نيتفليكس فعلت). بعض الموارد: وهنا بعض الموارد التي قد ترغب في النظر في: الدردشة: التوافق العام بين التجار هو أن الذكاء الاصطناعي هو العلم الفودو، لا يمكنك جعل الكمبيوتر التنبؤ أسعار الأسهم وكنت متأكدا من أن تفقد أموالك إذا حاولت فعل ذلك. ومع ذلك، فإن نفس الناس اقول لكم ان فقط عن الطريقة الوحيدة لكسب المال في سوق الأوراق المالية هو بناء وتحسين استراتيجية التداول الخاصة بك ومتابعته عن كثب (وهي ليست في الواقع فكرة سيئة). فكرة خوارزميات منظمة العفو الدولية ليست لبناء رقاقة والسماح له التجارة بالنسبة لك، ولكن لأتمتة عملية خلق الاستراتيجيات. في عملية شاقة جدا وبأي حال من الأحوال هو أنه من السهل :). الحد من الإفراط في الحفظ: كما سمعنا من قبل، قضية أساسية مع خوارزميات منظمة العفو الدولية هو الإفراط في الكتابة (ويعرف أيضا باسم التحيز داتامينينغ): نظرا لمجموعة من البيانات، خوارزمية منظمة العفو الدولية قد تجد نمطا ذات الصلة بشكل خاص لمجموعة التدريب. ولكن قد لا تكون ذات صلة في مجموعة الاختبار. هناك عدة طرق لتقليل التحميل الزائد: استخدم مجموعة التحقق. فإنه لا يعطي التغذية المرتدة للخوارزمية، لكنه يسمح لك للكشف عندما خوارزمية الخاص بك يحتمل أن تبدأ في الإفراط في التجاوز (أي يمكنك التوقف عن التدريب إذا كنت أوفيرفيتينغ كثيرا). استخدام التعلم الآلي عبر الإنترنت. فإنه يلغي إلى حد كبير الحاجة إلى الاختبار الخلفي وهو ينطبق جدا للخوارزميات التي تحاول جعل توقعات السوق. فرقة التعلم. يوفر لك وسيلة لاتخاذ خوارزميات التعلم آلة متعددة والجمع بين توقعاتهم. الافتراض هو أن خوارزميات مختلفة قد يكون الإفراط في البيانات في بعض المناطق، ولكن مزيج الصحيح من التنبؤات لديهم القدرة التنبؤية أفضل. وهناك جانبان من جوانب التعلم الإحصائي مفيدان للتداول 1. أولهما ما سبق ذكره: ركزت بعض الأساليب الإحصائية على العمل على مجموعات البيانات الحية. وهذا يعني أنك تعرف أنك تلاحظ سوى عينة من البيانات وتريد استقراء. لديك لذلك للتعامل مع العينة والخروج من عينة القضايا، أوفيرفيتينغ وهلم جرا. من وجهة النظر هذه، تعد عملية استخراج البيانات أكثر تركيزا على مجموعات البيانات الميتة (أي يمكنك أن ترى كل البيانات تقريبا، لديك مشكلة في العينة فقط) من التعلم الإحصائي. لأن التعلم الإحصائي هو حول العمل على مجموعة البيانات الحية، كان على الرياضيات التطبيقية التي يتعامل معها التركيز على مقياسين مشكلة: اليسار X أمبامب فثيتا (شن، الحادي عشر) أمبامب L (بي (شن)، ن) نهاية الحق. حيث X هو (متعدد الاتجاهات) مساحة الدولة لدراسة (لديك في ذلك المتغيرات التفسيرية الخاصة بك وتلك للتنبؤ)، F يحتوي على ديناميات X التي تحتاج إلى بعض المعلمات ثيتا. و X العشوائية تأتي من الابتكار الحادي عشر، وهو i. i.d. الهدف من التعلم الإحصائي هو بناء منهجية ليث كمدخلات الملاحظة الجزئية بي من X وتعدل تدريجيا تقدير هاتيتا من ثيتا، حتى يتسنى لنا أن نعرف كل ما هو مطلوب على X. إذا كنت تفكر في استخدام التعلم الإحصائي للعثور على معلمات الانحدار الخطي. يمكننا أن نمضي في فضاء الدولة مثل هذا: يندربريس يكس نهاية اليمين) اليسار تبدأ أمبير ب أمبير 1 1 أمبير 0 أمبير 0 نهاية الحق كدوت وندربريس × 1 إبسيلون نهاية الحق) مما يسمح لمراقبة (y، x) n في أي n هنا ثيتا (أ، ب). ثم تحتاج إلى إيجاد وسيلة لبناء تدريجيا مقدر ثيتا باستخدام ملاحظاتنا. لماذا لا تدرج الانحدار على المسافة L2 بين y والانحدار: C (قبعة a، قبعة ب) ن مجموع (يك - (قبعة أ، هك قبعة ب)) 2 هنا غاما هو مخطط الترجيح. عادة طريقة لطيفة لبناء مقدر هو أن يكتب بشكل صحيح معايير لتقليل وتنفيذ الانحدار النسب التي سوف تنتج خطة التعلم L. العودة إلى المشكلة العامة الأصلية لدينا. ونحن بحاجة إلى بعض الرياضيات التطبيقية لمعرفة عندما الزوجين النظم الديناميكية في (X، هاتيتا) تلتقي، ونحن بحاجة إلى معرفة كيفية بناء مخططات تقدير L التي تلتقي نحو ثيتا الأصلي. لإعطائك مؤشرات على مثل هذه النتائج الرياضية: الآن يمكننا أن نعود إلى الجانب الثاني من التعلم الإحصائي الذي هو مثير جدا للاهتمام لتجار الكسترات: 2. النتائج المستخدمة لإثبات كفاءة أساليب التعلم الإحصائية يمكن استخدامها لإثبات كفاءة خوارزميات التداول. لمعرفة ما يكفي لقراءة مرة أخرى النظام الديناميكي إلى جانب الذي يسمح لكتابة التعلم الإحصائي: اليسار أمبامب M فرهو (من، الحادي عشر) أمبامب L (بي (من)، ن) نهاية الحق. الآن M هي متغيرات السوق، رو هو ينل الكامنة، L هو استراتيجية التداول. مجرد استبدال تقليل المعايير عن طريق تعظيم ينل. انظر على سبيل المثال الانقسام الأمثل للأوامر عبر مجموعات السيولة: نهج الخوارزمية العشوائية من قبل: جيل باغس، صوفي لارويل، تشارلز ألبرت ليهال. في هذه الورقة، وتظهر المؤلفين الذين لاستخدام هذا النهج على النحو الأمثل تقسيم النظام عبر مختلف حمامات الظلام في وقت واحد تعلم قدرة حمامات لتوفير السيولة واستخدام النتائج للتجارة. ويمكن استخدام أدوات التعلم الإحصائي لبناء استراتيجيات تجارية متكررة (ومعظمها تكرارية) وإثبات كفاءتها. الجواب القصير والوحشي هو: أنت لا. أولا، لأن مل والإحصاءات ليست شيئا يمكنك القيادة بشكل جيد في سنة أو سنتين. بلدي أفق الوقت الموصى بها لمعرفة أي شيء غير تافهة هو 10 عاما. مل لا وصفة لكسب المال، ولكن مجرد وسيلة أخرى لمراقبة الواقع. ثانيا، لأن أي إحصائي جيد يعرف أن فهم البيانات ونطاق المشكلة هو 80 من العمل. هذا هو السبب في أن لديك إحصائيين يركزون على تحليل البيانات الفيزياء، على علم الجينوم، على سابيرمتريكس الخ. للتسجيل، جيروم فريدمان، المؤلف المشارك ل إسل المذكورة أعلاه، هو الفيزيائي ولا يزال يحمل مجاملة في سلاك. لذلك، دراسة الإحصاءات والمالية لبضع سنوات. كن صبوراً. إمض في طريقك. قد تختلف المسافة المقطوعة. أجاب 9 فبراير 11 في 4:41 أنا أتفق تماما. فقط لأنك تعرف تعلم الآلة والإحصاءات، فإنه لا يعني أنك تعرف كيفية تطبيقه على التمويل. نداش الدكتور مايك أوج 10 11 في 20:25 أيضا شيء مهم أن نتذكر هو كنت won39t يكون التداول ضد الناس، وسوف يتم تداول ضد خوارزميات الذكاء الاصطناعي الأخرى الذين يراقبون الصفقات الخاصة بك كومة في، ويحسبون بشراسة احتمالات أن يوس الجماعي سوف يكون سبوكيد من قبل تراجع المصنعة وأخذ تلك الخسارة الطفيفة في خلق سبكيديب وخداع كل تلك AI39s إلى وقف بها، ثم المتداول تراجع مرة أخرى في ذلك وركوب الموجة، وكسب الخسائر الخاصة بك. سوق الأسهم هي لعبة مجموع الصفر، وعلاج ذلك مثل دخول مباراة الملاكمة للمحترفين، إذا كنت aren39t المخضرم 20 عاما، you39re سوف تخسر نداش اريك ليشينسكي فبراير 13 16 في 1:56 تطبيق أساسي واحد هو التنبؤ الضائقة المالية. الحصول على مجموعة من البيانات مع بعض الشركات التي تعثرت، والبعض الآخر الذي كان موجودا، مع مجموعة متنوعة من المعلومات المالية والنسب. استخدام طريقة التعلم الآلي مثل سفم لمعرفة ما إذا كان يمكنك التنبؤ الشركات التي الافتراضي وسوف لا. استخدام سفم في المستقبل قصيرة قصيرة الاحتمالات الشركات الافتراضية والشركات الطويلة الاحتمال منخفضة طويلة، مع عائدات المبيعات القصيرة. هناك قول مأثور قروش يصل أمام بكرة البخار. You39re تفعل ما يعادل بيع خارج من المال وضعت. في هذه الحالة، you39ll جعل الأرباح الصغيرة لسنوات، ثم الحصول على تنظيفها تماما عندما يذوب السوق أسفل كل 10 سنوات أو نحو ذلك. هناك أيضا استراتيجية مماثلة تشتري من خارج المال يضع: أنها تفقد المال لسنوات، ثم جعل القتل عندما يذوب السوق إلى أسفل. انظر Talab39s البجعة السوداء. نداش كونتانغو يونيو 5 11 في 22:20 تذكر أن الشركات الدولية أنفقت مئات المليارات من الدولارات وساعات الرجل على أفضل جدا وألمع عقول الذكاء الاصطناعي على مدى السنوات ال 40 الماضية. I39ve تحدث إلى بعض أبراج العقل المسؤولة عن الفأس في القلعة و غولدمان ساكس، و الغطرسة من المبتدئين للتفكير أنها يمكن أن تضع معا خوارزمية التي سوف تذهب أخمص القدمين إلى أخمص القدمين معهم، والفوز، يكاد يكون سخيفا كما طفل يقول لك he39s الذهاب للقفز الى القمر. حظا سعيدا، واحترس من المريخ الفضاء. لا أقول بطل جديد يمكن جعل 39t، ولكن الاحتمالات هي ضدك. نداش اريك ليشينسكي فبراير 13 16 في 2:00 إمكانية واحدة تستحق استكشاف هو استخدام أداة دعم ناقلات الدعم أداة على منصة ميتاتريدر 5. أولا، إذا لم تكن مألوفة مع ذلك، ميتاتريدر 5 هو منصة وضعت للمستخدمين لتنفيذ التداول حسابي في أسواق الفوركس والعقود مقابل الفروقات (إم غير متأكد ما إذا كان يمكن تمديد منصة للأسهم وغيرها من الأسواق). وهي تستخدم عادة للاستراتيجيات القائمة على التحليل الفني (أي استخدام المؤشرات استنادا إلى البيانات التاريخية) ويستخدمها الأشخاص الذين يبحثون عن أتمتة تداولهم. وقد تم تطوير أداة دعم آلة ناقلات الدعم من قبل واحدة من المجتمع من المستخدمين للسماح آلات ناقلات الدعم ليتم تطبيقها على المؤشرات الفنية وتقديم المشورة بشأن الصفقات. نسخة تجريبية مجانية من الأداة يمكن تحميلها هنا إذا كنت ترغب في مزيد من التحقيق. كما أفهم، تستخدم الأداة بيانات الأسعار التاريخية لتقييم ما إذا كانت الصفقات الافتراضية في الماضي كانت ناجحة. ثم يأخذ هذه البيانات جنبا إلى جنب مع القيم التاريخية من عدد من المؤشرات للتخصيص (ماسد، ومؤشرات التذبذب الخ)، ويستخدم هذا لتدريب آلة ناقلات الدعم. ثم يستخدم آلة ناقلات الدعم المدربة للإشارة إلى صفقات بويسل المستقبلية. ويمكن العثور على أفضل ديسسيبتيون في الرابط. لقد لعبت حولها معها قليلا مع بعض النتائج مثيرة جدا للاهتمام، ولكن كما هو الحال مع جميع استراتيجيات التداول حسابي أوصي اختبار باكفوروارد الصلبة قبل أن تأخذ إلى السوق الحية. أجاب ديك 10 12 في 11:59 عذرا، ولكن على الرغم من أن تستخدم كمثال شعبي في تعلم الآلة، لا أحد قد حققت أي وقت مضى التنبؤ سوق الأسهم. لا يعمل لعدة أسباب (التحقق من المشي العشوائي من قبل فاما وقليلا جدا من الآخرين، واتخاذ القرارات العقلانية المغالطة، والافتراضات الخاطئة.)، ولكن الأكثر إلحاحا هو أنه إذا كان من شأنه أن يعمل، شخص ما سوف تكون قادرة على أن تصبح غنية بجنون في غضون أشهر، في الأساس امتلاك جميع أنحاء العالم. وبما أن هذا لا يحدث (ويمكنك التأكد من أن جميع البنك قد حاولت ذلك)، لدينا أدلة جيدة، وأنها لا تعمل فقط. إلى جانب ذلك: كيف تعتقد أنك سوف تحقق ما فشلت عشرات الآلاف من المهنيين، وذلك باستخدام نفس الأساليب لديهم، بالإضافة إلى الموارد المحدودة والإصدارات الأساسية فقط من أساليبهم أجاب 4 يونيو 15 في 7:47 مجرد جانبا فيما يتعلق بك الحد الأقصى للسبب: استراتيجيات لها حدود القدرات، أي المستويات التي تتجاوز تأثير السوق الخاص بك تتجاوز ألفا المتاحة، حتى على افتراض كان لديك رأس المال غير محدود. I39m غير متأكد ما تقصده من قبل كوستوك سوق التنبؤات (مؤشر العقود الآجلة ETF39s)، ولكن بالتأكيد هناك الكثير من الناس جعل التنبؤات على المدى القصير، والاستفادة منها، كل يوم في الأسواق. نداش أفيكز نوف 23 15 في 13:19 أنا صدى الكثير من ما كتب شين. بالإضافة إلى قراءة إسل، أود أن أقترح دراسة أكثر أهمية من الإحصاءات أولا. وعلاوة على ذلك، فإن المشاكل التي أشرت إليها في مسألة أخرى بشأن هذا التبادل هي ذات أهمية كبيرة. على وجه الخصوص، ومشكلة تحليل التحيز هو حاجز خطير إلى أي استراتيجية التعلم القائم على التعلم الآلي. نعم - العديد من شركات التداول الكمي تستخدم تقنيات التعلم الآلي على تغذية البيانات للحرف الآلي. وعادة ما تتداول هذه الشركات التجارية على ارتباطات ضعيفة جدا يتم كشفها بسبب أبحاث من محلل كمي (يعرف أحيانا كمجرد)، وهو مقتنع بصلاحية الارتباط. وفي حين أن هذه الارتباطات ضعيفة، فإن الحجم الذي تعمل به هذه الشركات التجارية الكمية يمكن أن يجعل كل من هذه الاستراتيجيات الفردية تقدر بمئات الآلاف أو الملايين أو حتى أكثر من ذلك. ومع ذلك، لا يوجد سوى مجال لأسرع شركة لجعل التجارة للاستفادة من هذا الارتباط. وهكذا، الشركات الكمية بشكل كبير استراتيجياتها لتحقيق السرعة. مع الكمون المنخفض، فإنها يمكن أن تغلب أي شخص آخر على التجارة الصحيحة، حيث أن أسرع اللاعبين فقط سوف تحصل على الربح. وبما أن استراتيجياتهم هي الأمثل للسرعة والموثوقية، فإن تقنيات التعلم الآلي التي يستخدمونها عادة ما تكون بسيطة جدا. وبالإضافة إلى ذلك، وبسبب هذه المنافسة القاسية على الصفقات المربحة، فإن الشركات الكمية تتسم بالسرية بشكل لا يصدق وتحمي الملكية الفكرية. ماذا تفعل الشركات هذا بعض الأمثلة على الشركات ذات السمعة الطيبة التي تقوم بذلك تشمل اثنين من سيغما الاستثمارات. D. E. شاو (كومباني). رينيسانس تكنولوجيز (صندوق التحوط). و نهر هدسون للتجارة. هذه الشركات هي ناجحة باستمرار في هذه الاستراتيجيات التداول الآلي، وتوليد عوائد عالية جدا لعملائها أنفسهم. وبالتالي، فإنها توفر بعض من أعلى حزم التعويض المتاحة في السوق (ومعظمهم عن طريق المكافآت) للأفراد مع مجموعة المهارات لتحديد وتنفيذ هذه الصفقات مربحة. ما هو مثال على استراتيجية إذا كنت تريد أن ترى أدلة على هذا يحدث - وجدت المدون هافينغتون بوست أدلة على القيم حصة بيركشاير هاثاواي زيادة كلما ذكر آن هاثاواي في الأخبار .1 هذا هو على الأرجح مثال على بعض البرامج من شركة تجارية تشغيل التداول الآلي كلما كشفت (إيجابية) يذكر هاثاواي في الأخبار. في حين أن هذا المثال المحدد هو روح الدعابة منذ لها إيجابية كاذبة، وهو مثال عظيم على برنامج تشغيل الحرف الآلي على تغذية البيانات تشغيل مستمر. ومن المحتمل أن تشمل التقنيات هنا ابتلاع البيانات (تحتاج إلى قراءة النشرات الإخبارية عبر مجموعة متنوعة من المصادر، والكشف عن الكيان (يحتاجون إلى معرفة متى ذكر هاثاواي)، وتحليل المشاعر (يحتاجون إلى معرفة ما إذا كانت المقالة إيجابية أو إذا كانت الخوارزمية يمكن أن تتفاعل مع مقالة إخبارية إيجابية أسرع من أي شخص آخر في السوق، فإنها يمكن أن تجعل الربح هو القفزة (أو النقصان) في السعر، هل يمكنني أن أفعل هذا بنفسي ربما لا شركات التداول الكمي التي وقد نجح هذا في قضاء سنوات في تحسين مصادر البيانات والبنية التحتية والموهبة وإدارة المخاطر والامتثال ورفع رأس المال وجميع الضروريات العملية الأخرى لبناء عملية تجارية مربحة خاصة في حالات التأخير السريعة للغاية التي كانت فيها هذه الشركات الكمية واكتشاف وتنفيذ الإشارات، من المستحيل تقريبا لأي فرد (أو مجموعة من الأفراد) للقيام بذلك من تلقاء نفسها دون تخصيص الموارد لبناء شركة حول هذا، وهذا هو إكستر إميلي السوق التنافسية، والتي لن تجد حقا الكثير من المساعدة على أين تبدأ (وهذا هو السبب مؤسسي هذه الأموال الكمية تميل إلى أن تعلمت من كونها جزءا من صندوق كمي آخر). 55.9k المشاهدات ميدوت عرض أوبفوتس ميدوت ليس للاستنساخ هيريس صلة من زوجين من المقالات لتطبيق مل في أسواق الفوركس. وبالمثل، يمكن للمرء أن يستخدم مل للتنبؤ بأسعار الأسهم. تعلم الآلة وتطبيقها في أسواق الفوركس نموذج العمل تعلم الآلة وتطبيقها في أسواق الفوركس الجزء الثاني نموذج العمل ما هو المطلوب هو فهم جيد للعملية التي يجب اتباعها عند بناء نموذج مل للتداول. ثم يأتي فهم بعض خوارزميات مل شعبية التي يتم استخدامها في التداول. النمذجة التنبؤية في R لتجارة الخوارزمية واحد أكثر على تحليل المشاعر في التداول. تحليل المشاعر في التداول باستخدام R نموذج العمل نأمل أن يساعد هذا 1.6K المشاهدات ميدوت عرض أوبفوتس ميدوت ليس للاستنساخ فيكتور هوانغ. إكس التاجر، مدير صندوق التحوط. لقد حددت haven039t الإطار الزمني. الرجال هفت هي أساسا توظيف آلة التعلم للتنبؤ أسعار الأسهم في جزء من الثانية. وأطول من ذلك أن نسبة النجاح تنخفض بشكل كبير. 12.1k طرق عرض ميدوت عرض أوبفوتس ميدوت نوت فور ريبرودكتيون وهو أفضل نموذج للتنبؤ بأسعار سوق الأسهم كيف كسب من شير ماركفم ودفعها مرة أخرى كضرائب منطقية يمكن أن نتنبأ نتائج المباراة عن طريق التعلم الآلي أين يمكنني العثور على مجموعة بيانات لبلدي التنبؤ بأسعار الغاز في تجربة التعلم الآلي هل نظرية الاحتمالات المتقدمة لها أي قيمة للتنبؤ بحركات الأسهم التحليل الفني غالبا ما يطلق عليها اسم أنها أقرب إلى علم التنجيم. هل ينطبق ذلك أيضا على الأساليب الكمية للمساعدة التقنية مثل تطبيقات التعلم الآلي كيف يمكنني التنبؤ بأن سعر الأسهم سوف يرتفع أو ينخفض ​​ما هو التنبؤ بسعر سهم إيشر موتورز في السنوات القادمة من خلال تحليل النسبة ما رأيك في محاولة للتنبؤ أسعار الأسهم باستخدام نموذج أريما