Articoli sull'apprendimento automatico nel trading

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Creazione di trading robot basati sull'intelligenza artificiale: nativa integrazione con Python, matrici e vettori, matematica e statistica librerie e molto altro.

Scopri come utilizzare l'apprendimento automatico nel trading. Neuroni, percettroni, reti convoluzionali e ricorrenti, modelli predittivi: inizia con le basi e lavora fino a sviluppare la tua IA. Imparerai come addestrare e applicare le reti neurali per il trading algoritmico nei mercati finanziari.

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Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico (Parte 05): Alberi Decisionali

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Gli alberi decisionali imitano il modo in cui gli esseri umani pensano nel classificare i dati. Vediamo come costruire alberi e utilizzarli per classificare e prevedere alcuni dati. L'obiettivo principale dell'algoritmo degli alberi decisionali è separare i dati con impurità in nodi puri o vicini.
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Matrici e vettori in MQL5

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Utilizzando tipi di dati speciali "matrix" e "vector", è possibile creare un codice che è molto vicino alla notazione matematica. Con questi metodi, si evita la necessità di creare cicli annidati o di occuparsi della corretta indicizzazione degli array nei calcoli. Pertanto, l'uso di metodi matriciali e vettoriali aumenta l'affidabilità e la velocità nello sviluppo di programmi complessi.
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Scienza dei dati e apprendimento automatico (Parte 03): Regressioni a matrice

Scienza dei dati e apprendimento automatico (Parte 03): Regressioni a matrice

Questa volta i nostri modelli sono realizzati da matrici, il che ci permette flessibilità e consente di creare modelli potenti che possono gestire non solo cinque variabili indipendenti ma anche molte variabili finché restiamo entro i limiti di calcolo di un computer, questo articolo sarà una lettura interessante, questo è sicuro.
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Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico (Parte 01): Regressione Lineare

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È il momento per noi trader di allenare i nostri sistemi e noi stessi a prendere decisioni in base a ciò che dicono i numeri. Non con i nostri occhi, o ciò che le nostre viscere ci fanno credere, è qui che il mondo si sta dirigendo, quindi spostiamoci perpendicolarmente nella direzione dell'onda.
Le foreste casuali prevedono le tendenze
Le foreste casuali prevedono le tendenze

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Questo articolo considera l'utilizzo del pacchetto Rattle per la ricerca automatica di modelli per prevedere le posizioni lunghe e corte di coppie di valute sul Forex. Questo articolo può essere utile sia per i trader principianti che per quelli esperti.
Reti neurali di terza generazione: Reti profonde
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Reti neurali di terza generazione: Reti profonde

Questo articolo è dedicato a una nuova direzione nell'apprendimento automatico: deep learning o, per essere precisi, reti neurali profonde. Questa è una breve rassegna delle reti neurali di seconda generazione, l'architettura delle loro connessioni e dei principali tipi, metodi e regole di apprendimento e i loro principali svantaggi. Segue la storia dello sviluppo della rete neurale di terza generazione, i loro principali tipi, peculiarità e metodi di allenamento. Sono condotti esperimenti pratici sulla costruzione e l'addestramento di una rete neurale profonda avviata dai pesi di un autoencoder impilato con dati reali. Tutte le fasi, dalla selezione dei dati di input alla derivazione metrica sono discusse in dettaglio. L'ultima parte dell'articolo contiene un'implementazione software di una rete neurale profonda in un Expert Advisor con un indicatore integrato basato su MQL4 / R.
Reti neurali economiche - Collega NeuroPro con MetaTrader 5
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Se specifici programmi di rete neurale per il trading sembrano costosi e complessi o, al contrario, troppo semplici, prova NeuroPro. È gratuito e contiene il set ottimale di funzionalità per i dilettanti. Questo articolo ti spiegherà come usarlo insieme a MetaTrader 5.
Apprendimento automatico: Come le macchine a vettori di supporto possono essere utilizzate nel trading
Apprendimento automatico: Come le macchine a vettori di supporto possono essere utilizzate nel trading

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Le macchine a vettori di supporto sono state a lungo utilizzate in campi come la bioinformatica e la matematica applicata per valutare set di dati complessi ed estrarre modelli utili che possono essere utilizzati per classificare i dati. Questo articolo esamina cos'è una macchina a vettori di supporto, come funzionano e perché possono essere così utili nell'estrazione di modelli complessi. Indaghiamo quindi su come possono essere applicate al mercato e potenzialmente utilizzate per dare consigli sulle negoziazioni. Utilizzando il Support Vector Machine Learning Tool, questo articolo fornisce esempi funzionanti che consentono ai lettori di sperimentare con il proprio trading.
Reti neurali: dalla teoria alla pratica
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Al giorno d'oggi, ogni trader deve aver sentito parlare delle reti neurali e sa quanto sia bello usarle. La maggioranza crede che coloro che possono occuparsi delle reti neurali siano una sorta di super umani. In questo articolo cercherò di spiegarti l'architettura della rete neurale, descriverne le applicazioni e mostrare esempi di utilizzo pratico.
Collegare NeuroSolutions Neuronets
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Oltre alla creazione di neuronet, la suite software NeuroSolutions consente di esportarli come DLL. Questo articolo descrive il processo di creazione di un neuronet, la generazione di un DLL e la connessione a un Expert Advisor per il trading su MetaTrader 5.