Articoli sull'apprendimento automatico nel trading
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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I metodi di William Gann (Parte III): L'astrologia funziona?
Le posizioni di pianeti e stelle influenzano i mercati finanziari? Armiamoci di statistiche e big data e intraprendiamo un viaggio emozionante nel mondo in cui stelle e grafici azionari si intersecano.
Algoritmi di ottimizzazione della popolazione: Ricerca dell'Armonia (Harmony Search HS)
In questo articolo, studierò e testerò il più potente algoritmo di ottimizzazione - la ricerca dell’armonia (HS), ispirata al processo di ricerca dell'armonia sonora perfetta. Quale algoritmo è ora leader nella nostra valutazione?
Misurazione delle informazioni degli indicatori
L'apprendimento automatico è diventato un metodo popolare per lo sviluppo di strategie. Sebbene sia stata posta maggiore enfasi sulla massimizzazione della redditività e dell'accuratezza delle previsioni, l'importanza dell'elaborazione dei dati utilizzati per costruire i modelli predittivi non ha ricevuto molta attenzione. In questo articolo consideriamo l'utilizzo del concetto di entropia per valutare l'adeguatezza degli indicatori da utilizzare nella costruzione di modelli predittivi, come documentato nel libro Testing and Tuning Market Trading Systems di Timothy Masters.
Collegare NeuroSolutions Neuronets
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.
Algoritmi di ottimizzazione della popolazione: Ottimizzazione del Foraggiamento Batterico (Bacterial Foraging Optimization - BFO)
La strategia di foraggiamento del batterio E. coli ha ispirato gli scienziati a creare l'algoritmo di ottimizzazione BFO. L'algoritmo contiene idee originali e approcci promettenti all'ottimizzazione e merita ulteriori studi.
Analisi volumetrica basata su reti neurali come chiave per i trend futuri
L'articolo esplora la possibilità di migliorare la previsione dei prezzi basata sull'analisi dei volumi di scambio, integrando i principi dell'analisi tecnica con l'architettura delle reti neurali LSTM. Particolare attenzione è dedicata all'individuazione e all'interpretazione dei volumi anomali, all'utilizzo del clustering, alla creazione di caratteristiche basate sui volumi e alla loro definizione nel contesto dell'apprendimento automatico.
Analisi dell'impatto dei fattori meteorologici sulle valute dei paesi agricoli usando Python
Qual è la relazione tra le condizioni meteorologiche e il mercato Forex? La teoria economica classica ha a lungo ignorato l'influenza di fattori come le condizioni meteorologiche sul comportamento del mercato. Ma tutto è cambiato. Proviamo a individuare delle correlazioni tra le condizioni meteorologiche e l'andamento delle valute agricole sul mercato.
L’utilizzo delle regole di associazione nell'analisi dei dati Forex
Come applicare le regole predittive dell'analisi dei dati di vendita al dettaglio dei supermercati al mercato Forex reale? Che relazione c'è tra l'acquisto di biscotti, latte e pane e le transazioni in borsa? L'articolo illustra un approccio innovativo al trading algoritmico basato sull'utilizzo delle regole di associazione.
Modelli di regressione non lineare nei mercati finanziari
Modelli di regressione non lineare nei mercati finanziari: È possibile prevedere i mercati finanziari? Consideriamo la possibilità di creare un modello per la previsione dei prezzi della coppia EUR/USD e di realizzare due robot basati su questo, utilizzando Python e MQL5.