Questa è l'app Linux denominata ML for Trading la cui ultima versione può essere scaricata come 2ndEdition.zip. Può essere eseguito online nel provider di hosting gratuito OnWorks per workstation.
Scarica ed esegui online gratuitamente questa app denominata ML for Trading with OnWorks.
Segui queste istruzioni per eseguire questa app:
- 1. Scaricata questa applicazione sul tuo PC.
- 2. Entra nel nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 3. Carica questa applicazione in tale file manager.
- 4. Avviare l'emulatore online OnWorks Linux o Windows online o l'emulatore online MACOS da questo sito Web.
- 5. Dal sistema operativo OnWorks Linux che hai appena avviato, vai al nostro file manager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con il nome utente che desideri.
- 6. Scarica l'applicazione, installala ed eseguila.
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ML per il trading
DESCRIZIONE
Su oltre 800 pagine, questa seconda edizione rivista e ampliata dimostra come il ML può aggiungere valore al trading algoritmico attraverso un'ampia gamma di applicazioni. Organizzato in quattro parti e 2 capitoli, copre il flusso di lavoro end-to-end dall'approvvigionamento dei dati e dallo sviluppo del modello al backtesting e alla valutazione della strategia. Copre gli aspetti chiave dell'approvvigionamento dei dati, dell'ingegneria delle funzionalità finanziarie e della gestione del portafoglio. La progettazione e la valutazione di strategie long-short basate su un'ampia gamma di algoritmi ML, come estrarre segnali negoziabili da dati di testo finanziari come documenti SEC, trascrizioni di chiamate di guadagni o notizie finanziarie. Utilizzo di modelli di deep learning come CNN e RNN con dati finanziari e alternativi e come generare dati sintetici con Generative Adversarial Networks, oltre a formare un agente commerciale utilizzando il deep Reinforcement Learning.
Caratteristiche
- La seconda edizione di questo libro introduce il machine learning end-to-end per il flusso di lavoro di trading
- Sourcing dei dati, ingegneria delle funzionalità e ottimizzazione del modello
- Progettazione e backtesting della strategia
- Illustra il flusso di lavoro utilizzando esempi
- La prima parte fornisce un quadro per lo sviluppo di strategie di trading guidate dall'apprendimento automatico (ML)
- Descrive come progettare e valutare le funzionalità adatte ai modelli ML
Categorie
Questa è un'applicazione che può essere scaricata anche da https://sourceforge.net/projects/ml-for-trading.mirror/. È stato ospitato in OnWorks per essere eseguito online nel modo più semplice da uno dei nostri Sistemi Operativi gratuiti.
