Обсуждение статьи "Переосмысливаем классические стратегии на языке Python: Пересечения скользящих средних"

Новый комментарий
 

Опубликована статья Переосмысливаем классические стратегии на языке Python: Пересечения скользящих средних:

В этой статье мы пересмотрим классическую стратегию пересечений скользящих средних для оценки ее текущей эффективности. Учитывая, сколько времени прошло с момента ее создания, исследуем потенциальные улучшения, которые ИИ может привнести в эту традиционную торговую стратегию. С помощью методов искусственного интеллекта мы постараемся применить передовые возможнности прогнозирования для потенциальной оптимизации точек входы и выхода из рынка, адаптировать их к меняющимся рыночным условиям и повысить общую эффективность по сравнению с традиционными подходами.

Многие из сегодняшних торговых стратегий были созданы в совершенно иных рыночных условиях. Решающее значение имеет оценка их актуальности на современных рынках, где преобладают алгоритмы. В данной статье рассмотрена стратегия пересечений скользящих средних для оценки ее эффективности в современной финансовой среде.

В статье будут рассмотрены следующие вопросы:

  • Существуют ли количественные данные в пользу дальнейшего использования стратегии?
  • В чём преимущества этой стратегии по сравнению с прямым ценовым анализом?
  • Сохраняет ли эта стратегия свою эффективность в современном алготрейдинге?
  • Существуют ли другие индикаторы, которые могут повысить точность стратегии?
  • Можно ли эффективно использовать ИИ, чтобы прогнозировать пересечения скользящих средних до их появления?

Метод применения скользящих средних широко изучался в последние десятилетия. Фундаментальная концепция использования этих индикаторов для выявления трендов и торговых сигналов стала основой технического анализа, хотя ее точное происхождение остается неясным.

Автор: Gamuchirai Zororo Ndawana

 

Любая помощь с этой ошибкой


Пакет 'sklearn' PyPI устарел, используйте 'scikit-learn'

а не 'sklearn' для команд pip.

 
Robert Mark Salmon #:

Любая помощь с этой ошибкой


Пакет 'sklearn' PyPI устарел, используйте 'scikit-learn'

а не 'sklearn' для команд pip.

Забавно, что я как раз устанавливал scikit-learn в виртуальной среде, команда 'scikit-learn' - это то, что нужно, я выполнил эту команду всего несколько минут назад:



Pip install scikit learn

 
Hello! I have a question again: how are the indicator settings chosen? The optimal period, for example, will be different for each instrument. What doesn't work with MA_5 and MA_50 on one instrument may work perfectly on another.
Новый комментарий