Articles sur le machine learning dans le trading
Création de robots de trading basés sur l'IA : intégration native avec Python, bibliothèques de matrices et vecteurs, mathématiques et statistiques , et bien plus encore.
Découvrez comment utiliser le machine learning dans le trading. Réseaux de neurones, perceptrons, convolutifs et récurrents, modèles prédictifs - commencez par les bases et progressez jusqu'au développement de votre propre IA. Vous apprendrez à former et à appliquer des réseaux de neurones pour le trading algorithmique sur les marchés financiers.
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Algorithmes d'optimisation de la population : Optimisation de la Recherche Bactérienne (Bacterial Foraging Optimization, BFO)
La stratégie de recherche de nourriture de la bactérie E. coli a inspiré les scientifiques pour créer l'algorithme d'optimisation BFO. L'algorithme contient des idées originales et des approches prometteuses en matière d'optimisation et mérite d'être étudié plus avant.
Apprentissage automatique : Comment les machines à vecteurs de support peuvent être utilisées dans le trading
Les machines à vecteurs de support sont utilisées depuis longtemps dans des domaines tels que la bio-informatique et les mathématiques appliquées pour évaluer des ensembles de données complexes et extraire des modèles utiles pouvant être utilisés pour classer les données. Cet article examine ce qu'est une machine à vecteurs de support, comment elle fonctionne et pourquoi elle peut être si utile pour extraire des motifs complexes. Nous étudions ensuite comment ils peuvent être appliqués au marché et potentiellement utilisés pour conseiller sur le trading. À l'aide de l'outil d'apprentissage par machine à vecteur de support, l'article fournit des exemples concrets qui permettent aux lecteurs d'expérimenter leur propre trading.
Algorithmes d'optimisation de la population : Algorithme de type Electro-Magnétique (ЕМ)
L'article décrit les principes, les méthodes et les possibilités d'utilisation de l'Algorithme Electro-Magnétique dans divers problèmes d'optimisation. L'algorithme EM est un outil d'optimisation efficace capable de travailler avec de grandes quantités de données et des fonctions multidimensionnelles.
Prévisions économiques : Explorer le potentiel de Python
Comment utiliser les données économiques de la Banque Mondiale pour les prévisions ? Que se passe-t-il lorsque l'on combine les modèles d'IA et l'économie ?
Les méthodes de William Gann (Partie III) : L'astrologie fonctionne-t-elle ?
La position des planètes et des étoiles affecte-t-elle les marchés financiers ? Armons-nous de statistiques et de big data, et embarquons pour un voyage passionnant dans le monde où les étoiles et les graphiques boursiers se croisent.
Connecter les NeuroSolutions Réseaux Neuronaux
En plus de la création de réseaux neuronaux, la suite logicielle NeuroSolutions permet de les exporter sous forme de DLL. Cet article décrit le processus de création d'un réseau neuronal, de génération d'une DLL et de connexion à un Expert Advisor pour le trading dans MetaTrader 5.
L'analyse des réseaux neuronaux volumétriques comme clé des tendances futures
Cet article explore la possibilité d'améliorer les prévisions de prix basées sur l'analyse des volumes de transactions en intégrant les principes de l'analyse technique à l'architecture du réseau neuronal LSTM. Une attention particulière est portée à la détection et à l'interprétation des volumes anormaux, à l'utilisation du clustering et à la création de caractéristiques basées sur les volumes et leur définition dans le contexte de l'apprentissage automatique.
Trading algorithmique basé sur des figures de retournement 3D
Découvrir un nouveau monde de trading automatisé sur barres 3D. À quoi ressemble un robot de trading sur des barres de prix multidimensionnelles ? Les grappes de barres 3D « jaunes » sont-elles capables de prédire les retournements de tendance ? À quoi ressemble le trading multidimensionnel ?
Utilisation des règles d'association dans l'analyse des données Forex
Comment appliquer les règles prédictives de l'analyse des données de vente au détail en supermarché au marché réel du Forex ? Quel est le lien entre les achats de biscuits, de lait et de pain et les transactions boursières ? Cet article présente une approche novatrice du trading algorithmique basée sur l'utilisation de règles d'association.
Modèles de régression non linéaire en bourse
Modèles de régression non linéaire sur le marché boursier : Est-il possible de prédire les marchés financiers ? Prenons l'exemple de la création d'un modèle de prévision des cours de l'EUR/USD, et de la création de deux robots basés sur ce modèle : l'un en Python et l'autre en MQL5.