جون V.
البيانات الكبيرة. الشركات الناشئة. تجارة.
البيانات الكبيرة. الشركات الناشئة. تجارة.
آلة يدق الإنسان: استخدام آلة التعلم في الفوركس.
تعلم الآلة والتداول هو موضوع مثير جدا للاهتمام. بل هو أيضا موضوع حيث يمكنك قضاء طن من الوقت كتابة التعليمات البرمجية وأوراق القراءة وبعد ذلك طفل يمكن أن يضربك في حين لعب ماريو كارت.
في المشاركات التالية، سنتحدث عن:
تحسين الإدخالات والمخارج. وهذا فقط وهذا يمكن أن تجعل طن من الفرق في لفة البنك الخاص بك. حساب حجم الموقف (في حال كنت لا تحب معيار كيلي) البحث عن علاقة محتملة بين أزواج مختلفة (تداول الزوج). أنا أحب اليورو مقابل الدولار مقابل مقابل غبجبي الارتباط! حساب الدعم & أمب؛ خطوط المقاومة.
ولكن ما هو التعلم الآلي؟
خوارزميات التعلم الآلي هي خوارزميات حيث يمكن للآلة تحديد الأنماط في البيانات الخاصة بك. ياب، هو بهذه البساطة. على سبيل المثال، تجد جميع الحيوانات في هذه الصورة ورسم مربع من حولهم. أيضا، اسم هذا الحيوان. مجنون أعرف. للتداول كما يمكنك أن تتخيل أنها مشابهة جدا:
من أجل آلة ل "تعلم"، تحتاج إلى تعليمه ما هو حق أو خطأ (التعلم تحت الإشراف) أو إعطائها مجموعة كبيرة من البيانات والسماح لها حصلت البرية (غير خاضعة للرقابة). لتحديد الأجسام هذا هو مباشرة إلى الأمام ولكن ماذا عن التداول؟
نظرت حولي لمعرفة ما إذا كان هناك أي برنامج تعلم الآلة التي يمكن تحديد خطوط S / R ولكن دون جدوى. لذلك قررت أن أكتب أول برنامج تعلم الآلة في الثعبان الذي يحدد خطوط الدعم والمقاومة في بيثون. آخر أول! الصيحة!
ولكن كيف يمكن للخوارزمية تحديد هذه المجالات؟ Hoooooow؟ السيدات والرجال (والروبوتات)، واسمحوا لي أن أعرض لكم ل مينشيفت، خوارزمية غير خاضعة للرقابة التي تستخدم في الغالب للتعرف على الصور وغير تافهة جدا لإعداد وتشغيل (ولكن أيضا بطيئة جدا).
والفكرة هي أن هذه الخوارزمية سوف تسمح لي تقسيم البيانات الخاصة بي (القراد النقد الاجنبى) في المناطق وبعد ذلك يمكنني استخدام "حواف" كخطوط الدعم والمقاومة. فكرة باردة ولكن هل يعمل؟
نحن نحلل حوالي 12 مليون داتابوانتس من اليورو مقابل الدولار الأميركي في عام 2014 وبضعة أشهر من عام 2015. يتم وضع خطوط المقاومة تلقائيا من خلال خوارزمية التعلم الآلي.
ما هو رائع حقا (ومشبك) هو أن الخوارزمية إلى حد كبير المسامير ذلك. الأظافر من الصعب. فإنه يحصل عصبي حقا عندما نحن ذاهبون لاستخدام خوارزمية لتحديد الهياكل الصغيرة وبدء سلخ فروة الرأس.
النظام قادر على معالجة أي نوع من بيانات المرات (الأسهم، الفوركس، الذهب، أيا كان)، وسوف تجعل الرسم البياني التفاعلية هتمل (مثل الرسم البياني أعلاه) مع البيانات الخاصة بك والآلة ولدت S / L. رمز هنا حتى يذهب مجنون.
الآن دعونا خطوة من خلال التعليمات البرمجية. بعد أن يكون لديك مجموعة من البيانات تحتاج إلى قراءتها وتنظيفها. الاستعداد لبعض السحر الباندا.
نحن إسقاط القيم الفارغة (عطلة نهاية الأسبوع) وبعد ذلك نحن إعادة رسم البيانات إلى 24 ساعة الشمعدانات (أوهكل). وهذا يجعل من الأسهل بكثير مؤامرة. و grouped_data هي البيانات التي سوف تتغذى في خوارزمية مل.
ثم نقوم بإعداد البيانات التي نحن ذاهبون لاستخدامها في الغو.
في المنصب التالي، سنناقش كيفية جعل هذا العمل أفضل، ونناقش بعض النتائج المثيرة جدا للاهتمام (هل يمكن للخوارزمية التنبؤ فعلا بالمستقبل؟) والبدء في استخدامه في التداول الخاص بنا. إذا كنت ترغب في التحقق من المقال التالي وقراءة المزيد عن التداول والاستثمار باستخدام الخوارزميات، الاشتراك في النشرة الإخبارية.
القادمة القادمة: تعلم آلة ذهب البرية - استخدام التعليمات البرمجية!
إذا كان لديك المزيد من ردود الفعل، بينغ لي في جونروميرو أو الاشتراك في النشرة الإخبارية.
قانوني خارجي. هذا هو برنامج تعليمي هندسي حول كيفية بناء منصة ألغوترادينغ للتجريب و فان. أي اقتراحات هنا ليست النصائح المالية. إذا كنت تفقد أي (أو كل) لك المال لأنك اتبعت أي نصائح التداول أو نشر هذا النظام في الإنتاج، لا يمكنك إلقاء اللوم على هذه بلوق عشوائي (و / أو لي). استمتع على مسؤوليتك الخاصة.
فوركس بيثون ماشين ليارنينغ
في حين أن الكثير من الناس ترغب في جعلها تبدو معقدة حقا، والتعلم الآلي هو بسيط جدا في جوهره ويمكن أن يكون أفضل تصور كما تصنيف الجهاز. تعلم آلة التعلم يضيء عندما يتجاوز عدد الأبعاد ما يمكننا تمثيل بيانيا، ولكن هنا تمثيل 2D لطيفة للتعلم آلة مع اثنين من الميزات: تؤخذ الصورة أعلاه من الجزء 11 من هذه السلسلة، حيث نعرض مثالا أساسيا للغاية لكيفية دعم آلة ناقلات (سفم) يعمل. هذا المثال المحدد والمقدر المحدد الذي سنستخدمه هو سفك الخطي. إذا كان هذا يعني شيئا لك الآن، وهذا هو بخير تماما. تؤخذ الصورة أعلاه عن طريق التغذية من خلال مجموعات البيانات من x، y إحداثيات مثل: [1،2]،
كما ترون، مجموعة البيانات هذه لديها بعض أزواج أكبر، وبعض أزواج أصغر. ما سفم هو القيام به هو مساعدتك في العثور على خط الفاصل المثالي بين البيانات. يمكننا بعد ذلك أن نأخذ خطوة أبعد من ذلك، ونطلب من سفم التنبؤ "المجموعة" إحداثيات مثل [0.8،0.92] تنتمي إلى.
مع الميزات (التفكير في هذه أبعاد كما 2D أو 3D، هو حقا بسيطة جدا لتصور وبالنسبة لنا البشر فقط إلقاء نظرة على الرسم البياني والقيام ببعض التكتلات الأساسية. ومع ذلك، يمكن استخدام آلة التعلم لتحليل، 100 الميزات (100 الأبعاد). جرب ذلك بنفسك مع 5 مليارات عينة.
هذه السلسلة هي المعنية مع تعلم الآلة في التدريب العملي على الطريقة العملية، وذلك باستخدام لغة البرمجة بايثون وحدة التعلم سكيت (سكلارن).
مثالنا المستخدم هنا هو تحليل الخصائص الأساسية للشركات (الأسهم) المتداولة في البورصة، ومقارنة هذه الأسس مع أداء القيمة السوقية للسهم على مر الزمن. هدفنا هو معرفة ما إذا كان يمكننا استخدام آلة التعلم لتحديد الأسهم الجيدة مع أساسيات صلبة التي تهم حتى نتمكن من الاستثمار فيها.
وسأحاول تغطية المزيد من أمثلة التعلم الآلي في المستقبل، حيث أن كل خوارزمية تعلم الآلة محددة إلى حد ما "لنوع" المشكلة التي قد تكون لديكم. آلة دعم ناقلات (سفم) كبيرة لبعض المهام، ولكن فقيرة جدا بالنسبة للآخرين. هناك العديد من خوارزميات التعلم الآلي الأخرى لمعرفة المزيد، وهناك الكثير لمعرفة المزيد عن تعلم الآلة بشكل عام. ونحن في طريقنا إلى أن تؤخذ سوى شريحة صغيرة من فطيرة لكل خوارزمية تعلم الآلة التي نستخدمها.
التعلم الآلي، في معظمه، ليس التعلم الفعلي على الإطلاق، على الرغم من أن الكثير من الناس في وسائل الإعلام عموما الخوف أكثر مع ذلك كما فرضية.
مع تعلم الآلة، يمكننا أن نؤدي الكثير من المهام المدهشة وإعطاء مظهر، أو ربما أفضل وضع: "الوهم" من الذكاء، ولكنها ليست ذكاء حقا كما نعلم ذلك. بيد أن السؤال الحقيقي هو ما إذا كانت الأمور في النهاية؟ إذا كانت النتيجة النهائية هي نفسها، وحققت بطريقة أكثر فعالية بكثير، فما الذي يهم كيفية التوصل إلى النتيجة؟
هناك العديد من التطبيقات حيث هذا الشكل من الحوسبة متفوقة على الذكاء البشري. يتم بشكل صحيح وزن وتحليل جميع الجوانب هو ببساطة أفضل مع أقل التحيز، وأسرع بكثير، من قبل أجهزة الكمبيوتر.
هناك نوعان رئيسيان من التعلم الآلي:
في إطار التعلم تحت إشراف، لدينا تصنيف والانحدار. تذكر في وقت سابق عندما قلت تعلم الجهاز هو حقا مجرد تصنيف الجهاز؟ لا يزال، ولكن هناك أيضا شكل محدد من التعلم الآلي يسمى التصنيف.
لذلك، التعلم تحت الإشراف هو حيث نحن، العالم، الإشراف، وأحيانا نوع من توجيه عملية التعلم. قد نقول ما هي بعض البيانات، وترك بعض إلى التساؤل.
في إطار التعلم تحت إشراف، لدينا تصنيف، حيث هو لدينا بالفعل التصنيفات القيام به. مثال هنا هو البرنامج التعليمي التعرف على الصور فعلنا، حيث لديك مجموعة من الأرقام، وكان لديك غير معروف التي تريد أن تتناسب مع واحدة من فئات محددة مسبقا.
ثم لدينا الانحدار، لا يزال تحت التعلم تحت إشراف، والتي ربما يسمى استدعاء أفضل أو شيء من هذا القبيل، حيث لدينا بعض المتغيرات المعروفة من البيانات المعنية، وبعد ذلك، باستخدام عينة الماضية أو البيانات التاريخية، يمكننا أن نجعل التنبؤات على المجهول .
مثال هنا سيكون ما يفعله لك الفيسبوك عندما يخمن المكان الذي تعيش فيه. وبالنظر إلى الشبكة والشعب لديك أقرب العلاقات والتواصل مع، وأين هم من، يمكن الفيسبوك ثم تخمين أنك أيضا من هذا الموقع.
مثال آخر هو إذا كنا عينة مليون شخص، ثم العثور على شخص غير معروف لديه الشعر شقراء والجلد شاحب. نحن الغريب ما عيون العيون التي لديهم. خوارزمية الانحدار لدينا ربما تشير إلى شخص جديد لديه عيون زرقاء أو رمادية، على أساس العينات السابقة.
الآن، يجب على الفور إشارات حمراء تنفجر هنا. بالنسبة لك التخصصات الفلسفة هناك، وكنت أعرف كان هناك مشكلة على الفور عندما استخدمنا الاستقرائي الاستدلال. بالنسبة لبقيةكم، فإن المشكلة هي أننا نبذل تنبؤات هنا، وذلك باستخدام الشكل الأضعف من التفكير.
كل ما قيل، البشر قد مدينون تماما قليلا من تطورهم لقدرتهم على القيام الاستدلال الاستقرائي. انها ليست كل سيئة، ولكن الناس يحبون استخدام المنطق الاستقرائي وتحليل الانحدار لأشياء مثل الأسهم التجارية. المشكلة هي أن هذا المنطق يتبع التاريخ ويجعل التوقعات للمستقبل. وكما نعلم ونسمع عدة مرات مرارا وتكرارا، فإن التاريخ ليس تمثيل للمستقبل.
أنا لا أريد أن أقضي الكثير من الوقت هنا، ولكن أود أن أشير أخيرا، مع التعريفي، أجهزة الكمبيوتر هي أفضل في ذلك من البشر. عندما يتعلق الأمر التفكير الاستقرائي، والبشر لديهم ميل إلى تفوت القاضي وتزن بشكل غير صحيح سمات مختلفة. لديهم عموما التحيز أكثر بكثير، وغيرها من العيوب الإحصائية التي لا سيما الطاعون الاستدلال المنطقي. أجهزة الكمبيوتر ليس لديها هذه القضايا، وأنها يمكن أن تؤدي هذا المنطق على مجموعة بيانات أكبر بكثير بوتيرة أسرع فلكية منا.
التعلم غير الخاضع للرقابة هو حيث نخلق خوارزمية التعلم، ثم نحن مجرد رمي طن من البيانات على الكمبيوتر، ونحن السماح للكمبيوتر معنى له.
أساسيات التعلم غير الخاضعة للرقابة هي مجرد رمي مجموعة بيانات ضخمة في الجهاز، والجهاز، كنت تفكر في ذلك، يصنف، أو مجموعات، والبيانات. وهذا هو السبب في أن الشروط يمكن أن تكون مربكة. فقط تذكر أن كل آلة التعلم هو تصنيف الجهاز، ونسخة محددة من آلة التعلم يسمى التصنيف حيث نحن فقط قبل تعريف الفئات، مما اضطر الجهاز لاختيار واحد.
آخر المصطلحات الرئيسية أود أن يكون لنا تغطية هنا قبل أن نحصل على أقدامنا الرطب واختبار والتدريب.
عندما نقوم "بتدريب" الجهاز، وهذا هو المكان الذي نقدم البيانات التي يتم تصنيفها مسبقا. لذلك مرة أخرى، مع سلسلة التعرف على الصور، قمنا بتدريب الجهاز لدينا من خلال إعطائها أمثلة من 0S خلال 9S.
عندما نختبر هذا الغو، نستخدم بيانات جديدة غير مصنفة للجهاز، لكننا نعرف التصنيف الصحيح. عموما، يمكنك إطعام البيانات من خلال لاختبار ذلك، ثم قمت بتشغيل الإجابات الصحيحة من خلال الجهاز ونرى كم حصلت على آلة الحق والخطأ.
كما قد تجد قريبا، في الواقع الحصول على البيانات اللازمة للتدريب والاختبار هو الجزء الأكثر تحديا. بالنسبة لي و سينتدكس، الذي لا تحليل المشاعر من النص، وكنت قادرا على استخدام الفيلم والمراجعات المنتج كشط حاليا كما بلدي التدريب واختبار مجموعات. الاستعراضات تأتي مع التصنيف العالمي، حتى أتمكن من تدريب واختبار الجهاز على مجموعات البيانات الضخمة التي تم ترتيبها شخصيا من قبل المراجع أنفسهم.
أنا جعلت هذه الصورة منذ فترة طويلة، ولكن أجد أنه لا يزال ينطبق على التعلم الآلي:
في حين أعتقد أن تعلم الآلة هو في الواقع أكثر تعقيدا من ذلك، فإن معظم الناس من المرجح أن يقرأوا عن التعلم الآلي ويعتقدون أنه معقد بشكل لا يصدق سواء في البرمجة والرياضيات، وبالتالي خائفة قبالة.
في حين خوارزميات التعلم الآلي هي في الواقع طويلة بشكل لا يصدق ومعقدة، وسوف تحتاج تقريبا تقريبا لكتابة بنفسك، إلا لمجرد المتعة أو لمجرد معرفة ما اذا كان يمكنك.
في جميع حالات الإنتاج تقريبا، كنت لا تريد أن تكتب بنفسك، ولا ينبغي لك. ستحتاج إلى استخدام خوارزمية ذات كفاءة عالية وخبرة عالية. بالنسبة لمعظم الحالات الرئيسية، سيكون هناك خوارزمية فعالة جدا متاحة لك. وبسبب هذا، انها في الواقع ليس من الضروري بالنسبة لك لمعرفة المزيد عن جميع الأعمال الداخلية للتعلم آلة لتكون ناجحة معها.
يمكنك التفكير في هذا بكثير مثل كيف ربما كنت علاج سيارتك، جهاز الكمبيوتر الخاص بك، أو الهاتف الخليوي الخاص بك. يمكنك الحصول على الكثير من فائدة من هذه الأشياء، ولكن ربما كنت فعلا تعرف القليل جدا عن كل تعقيدات منها.
تعلم الآلة هو بنفس الطريقة. فمن الأفضل أن نفهم بعض المعلمات الرئيسية، مثل "معدل التعلم"، وكذلك ما تعلم الآلة هو فعليا بالنسبة لك، وبهذه الطريقة يمكنك معرفة كيفية أفضل طريقة لتطبيق التعلم الآلي لمشكلة. هذا هو السبب في أنني أجد تصور بعض الأمثلة قبل الانتقال إلى أبعاد مستحيلة هي فكرة عظيمة.
بالطبع، قد تجد أن كنت غريبة عن العمل الداخلي، وأود أن أشجعكم على إطعام فضولك. خوارزميات رائعة حقا، وسوف بالتأكيد تحسين الكفاءة الخاصة بك وأكثر فهم الخوارزميات التي كنت تنوي توظيف.
وينصب تركيز هذه الدورة على تطبيق خوارزمية تعلم الآلة في الواقع على مشكلة ما. إذا كان هذا يبدو وكأنه شيء كنت ترغب في القيام به، توجه إلى البرنامج التعليمي المقبل.
فوركس بيثون ماشين ليارنينغ
تعلم آلة في أي شكل، بما في ذلك التعرف على الأنماط، وبطبيعة الحال العديد من الاستخدامات من الصوت والتعرف على الوجه إلى البحوث الطبية. في هذه الحالة، سؤالنا هو ما إذا كنا نستطيع استخدام التعرف على النمط للإشارة إلى المواقف السابقة التي كانت متشابهة في النمط. إذا كنا نستطيع أن نفعل ذلك، يمكننا بعد ذلك جعل الصفقات على أساس ما نعرفه حدث مع تلك الأنماط في الماضي، وفي الواقع تحقيق الربح؟
للقيام بذلك، ونحن في طريقنا لشفرة كل شيء أنفسنا تماما. إذا كنت يحدث للاستمتاع هذا الموضوع، فإن الخطوة التالية ستكون للنظر في تسريع غبو أو خيوط. سنحتاج فقط إلى ماتبلوتليب (لتصور البيانات) وبعض نومبي (لعدد الطحن)، والباقي متروك لنا.
بيثون هو بطبيعة الحال لغة واحدة مترابطة، وهذا يعني أن كل سيناريو استخدام وحدة المعالجة المركزية واحدة فقط (عادة هذا يعني أنه يستخدم وحدة المعالجة المركزية واحدة الأساسية، وأحيانا حتى مجرد نصف أو ربع، أو ما هو أسوأ من ذلك الأساسية).
هذا هو السبب في البرامج في بيثون قد يستغرق بعض الوقت إلى جهاز الكمبيوتر شيء، ومع ذلك قد يكون تجهيز الخاص بك فقط 5٪ وذاكرة الوصول العشوائي 10٪.
لمزيد من المعلومات حول موضوع الترابط، يمكنك عرض البرنامج التدريبي الموضوعي على هذا الموقع.
أسهل طريقة للحصول على هذه الوحدات في الوقت الحاضر هو استخدام تثبيت نقطة.
لا أعرف ما هي نقطة أو كيفية تثبيت وحدات؟
بيب هو على الارجح أسهل طريقة لتثبيت الحزم بمجرد تثبيت بيثون، يجب أن تكون قادرا على فتح موجه الأوامر الخاص بك، مثل cmd. exe على ويندوز، أو باش على لينوكس، واكتب:
بيب تثبيت نومبي.
بيب تثبيت ماتبلوتليب.
إذا كنت لا تزال تواجه مشكلات، فلا تتردد في الاتصال بنا، وذلك باستخدام جهة الاتصال في تذييل موقع الويب هذا.
الخطة هي اتخاذ مجموعة من الأسعار في إطار زمني، وتحويلها إلى تغيير في المئة في محاولة لتطبيع البيانات. لنفترض أننا نأخذ 50 نقطة سعرية متتالية من أجل التوضيح. ما سنفعله هو رسم هذا النمط في الذاكرة، والتحرك إلى الأمام نقطة سعر واحدة، وإعادة رسم النموذج. لكل نمط أننا نضع في الذاكرة، ثم نريد أن قفزة إلى الأمام قليلا، ويقول، 10 نقاط السعر، وتسجيل حيث السعر في هذه المرحلة. ثم نقوم بتعيين هذه "النتيجة" إلى نمط ومواصلة. كل نمط له نتائجه.
بعد ذلك، نأخذ النمط الحالي، ونقارنه بجميع الأنماط السابقة. ما سنفعله هو مقارنة النسبة المئوية للتشابه مع جميع الأنماط السابقة. إذا كان التشابه في النسبة المئوية أكثر من عتبة معينة، فإننا سننظر فيها. من هنا، ربما لدينا 20-30 أنماط قابلة للمقارنة من التاريخ. مع هذه الأنماط المماثلة، يمكننا بعد ذلك تجميع كل نتائجها، والتوصل إلى نتيجة "متوسط" المقدرة. مع هذه النتيجة المتوسطة، إذا كان مواتيا جدا، ثم أننا قد الشروع في شراء. إذا كانت النتيجة ليست مواتية، ربما نبيع، أو قصيرة.
للتصور، إليك مثال على ذلك:
في المثال أعلاه، فإن نموذج المتوسط المتوقع هو أن يرتفع، لذلك نحن قد الشروع في شراء.
هذه السلسلة لن تنتهي مع وجود أي نوع من الخوارزمية الغنية الغنية الحصول على. هناك عدد قليل من الأخطاء المعروفة مع هذا البرنامج، وفرص كنت قادرا على تنفيذ الصفقات بسرعة كافية مع هذه البيانات القراد من غير المحتمل، إلا إذا كنت أحد البنوك. والهدف هنا هو أن تظهر لك فقط مدى سهولة والتعرف على النمط الأساسي هو. طالما لديك بعض الأساسية البرمجة البرمجة بيثون، يجب أن تكون قادرا على متابعة جنبا إلى جنب.
تعلم الآلة للتجارة.
عرضت في جورجيا تيش كما كس 7646.
برنامج نانوديجري.
مهندس تعلم الآلة.
جعل نماذج التنبؤ.
تسريع حياتك المهنية مع الاعتماد الذي يسير لك النجاح في العمل.
حول هذه الدورة.
يقدم هذا المساق للطلاب تحديات العالم الحقيقي لتنفيذ استراتيجيات التعلم القائم على التعلم الآلي بما في ذلك الخطوات الحسابية من جمع المعلومات لأوامر السوق. وينصب التركيز على كيفية تطبيق نهج التعلم الآلي الاحتمالية لقرارات التداول. ونحن نعتبر النهج الإحصائية مثل الانحدار الخطي، كن والأشجار الانحدار وكيفية تطبيقها على حالات تداول الأسهم الفعلية.
تكلفة الدورة.
تقريبا. 4 اشهر.
مستوى المهارة.
وشملت في الدورة.
محتوى التعلم الغني.
تدرس من قبل الايجابيات الصناعة.
دعم الطلاب المجتمع.
الانضمام إلى الطريق إلى العظمة.
هذه الدورة المجانية هي الخطوة الأولى نحو مهنة جديدة مع مهندس تعلم آلة نانوديجري البرنامج.
دورة مجانية.
تعلم الآلة للتجارة.
تعزيز المهارات الخاصة بك مجموعة وتعزيز هيرابيليتي الخاص بك من خلال التعلم المستقل والمستقل.
برنامج نانوديجري.
مهندس تعلم الآلة.
تسريع حياتك المهنية مع الاعتماد الذي يسير لك النجاح في العمل.
يؤدي الدورات.
تاكر بالش.
أربان تشاكرابورتي.
ما سوف تتعلم.
وتتكون هذه الدورة من ثلاث دورات مصغرة:
ميني-كورس 1: التعامل مع البيانات المالية في بيثون ميني-كورس 2: الحسابية الاستثمار ميني-كورس 3: خوارزميات التعلم الآلي للتداول.
كل دورة مصغرة تتكون من حوالي 7-10 دروس قصيرة. التعاقدات والمشاريع متشابكة.
خريف 2015 الطلاب أومز: سيكون هناك اثنين من الاختبارات - واحد نصفي بعد مصغرة بالطبع 2، وامتحان نهائي واحد.
المتطلبات والمتطلبات.
يجب أن يكون لدى الطلاب مهارات تشفير قوية وبعض الإلمام بأسواق الأسهم. لا يفترض أي تمويل أو تجربة التعلم الآلي.
لاحظ أن هذه الدورة تخدم الطلاب مع التركيز على علوم الكمبيوتر، وكذلك الطلاب في التخصصات الأخرى مثل هندسة النظم الصناعية، والإدارة، أو الرياضيات الذين لديهم تجارب مختلفة. جميع أنواع الطلاب هي موضع ترحيب!
قد تكون موضوعات مل & كوت؛ مراجعة & كوت؛ لطلاب كس، في حين أن أجزاء التمويل سيتم استعراض للطلاب المالية. ومع ذلك، حتى لو كان لديك خبرة في هذه الموضوعات، وسوف تجد أن نعتبرها بطريقة مختلفة مما كنت قد رأيت من قبل، وخاصة مع النظر نحو تنفيذ للتداول.
سوف تكون البرمجة في المقام الأول في بيثون. ونحن سوف تجعل الاستخدام الكثيف للمكتبات الحوسبة العددية مثل نومبي والباندا.
لماذا تأخذ هذه الدورة.
في نهاية هذا المقرر، يجب أن تكون قادرا على:
فهم هياكل البيانات المستخدمة في التداول الخوارزمي. معرفة كيفية بناء البرمجيات للوصول إلى بيانات الأسهم الحية، وتقييمه، واتخاذ قرارات التداول. فهم 3 خوارزميات التعلم الآلي شعبية وكيفية تطبيقها على مشاكل التداول. فهم كيفية تقييم أداء خوارزمية تعلم الآلة في بيانات سلاسل زمنية (بيانات سعر السهم). معرفة كيف ولماذا استخراج البيانات (التعلم الآلي) تقنيات تفشل. إنشاء نظام تداول الأوراق المالية التي تستخدم البيانات اليومية الحالية.
بعض القيود / القيود:
نحن نستخدم البيانات اليومية. هذه ليست دورة هفت، ولكن العديد من المفاهيم هنا ذات الصلة. نحن لا نتفاعل (التجارة) مباشرة مع السوق، ولكننا سوف تولد تخصيصات الأسهم التي يمكن أن التجارة إذا كنت ترغب في ذلك.
على ماذا أحصل؟
أشرطة الفيديو المعلم تعلم عن طريق القيام تمارين تدرس من قبل المتخصصين في هذا القطاع.
الدورات ذات الصلة.
تعلم الآلة: التعلم دون إشراف.
منظمة العفو الدولية القائمة على المعرفة: الأنظمة المعرفية.
المعلوماتية الصحية في الغيمة.
تحليلات البيانات الكبيرة في الرعاية الصحية.
نشر مجموعة هادوب.
التقسيم والتجميع.
دورات شعبية.
إمكانية الوصول إلى الويب.
كيفية استخدام جيت و جيثب.
القيادة الذاتية مهندس السيارات - متقدمة التعلم العميق.
البرامج المميزة.
فقط في أوداسيتي.
البرامج.
اعمال.
"نانوديجري" هي علامة تجارية مسجلة ل أوداسيتي. &نسخ؛ 2011 & نداش؛ 2017 أوداسيتي، Inc.
أوداسيتي ليست جامعة معتمدة ونحن لا تمنح درجة.
تعلم آلة في أي شكل، بما في ذلك التعرف على الأنماط، وبطبيعة الحال العديد من الاستخدامات من الصوت والتعرف على الوجه إلى البحوث الطبية. في هذه الحالة، سؤالنا هو ما إذا كنا نستطيع استخدام التعرف على النمط للإشارة إلى المواقف السابقة التي كانت متشابهة في النمط. إذا كنا نستطيع أن نفعل ذلك، يمكننا بعد ذلك جعل الصفقات على أساس ما نعرفه حدث مع تلك الأنماط في الماضي، وفي الواقع تحقيق الربح؟
للقيام بذلك، ونحن في طريقنا لشفرة كل شيء أنفسنا تماما. إذا كنت يحدث للاستمتاع هذا الموضوع، فإن الخطوة التالية ستكون للنظر في تسريع غبو أو خيوط. سنحتاج فقط إلى ماتبلوتليب (لتصور البيانات) وبعض نومبي (لعدد الطحن)، والباقي متروك لنا.
بيثون هو بطبيعة الحال لغة واحدة مترابطة، وهذا يعني أن كل سيناريو استخدام وحدة المعالجة المركزية واحدة فقط (عادة هذا يعني أنه يستخدم وحدة المعالجة المركزية واحدة الأساسية، وأحيانا حتى مجرد نصف أو ربع، أو ما هو أسوأ من ذلك الأساسية).
هذا هو السبب في البرامج في بيثون قد يستغرق بعض الوقت إلى جهاز الكمبيوتر شيء، ومع ذلك قد يكون تجهيز الخاص بك فقط 5٪ وذاكرة الوصول العشوائي 10٪.
لمزيد من المعلومات حول موضوع الترابط، يمكنك عرض البرنامج التدريبي الموضوعي على هذا الموقع.
أسهل طريقة للحصول على هذه الوحدات في الوقت الحاضر هو استخدام تثبيت نقطة.
لا أعرف ما هي نقطة أو كيفية تثبيت وحدات؟
بيب هو على الارجح أسهل طريقة لتثبيت الحزم بمجرد تثبيت بيثون، يجب أن تكون قادرا على فتح موجه الأوامر الخاص بك، مثل cmd. exe على ويندوز، أو باش على لينوكس، واكتب:
بيب تثبيت نومبي.
بيب تثبيت ماتبلوتليب.
إذا كنت لا تزال تواجه مشكلات، فلا تتردد في الاتصال بنا، وذلك باستخدام جهة الاتصال في تذييل موقع الويب هذا.
الخطة هي اتخاذ مجموعة من الأسعار في إطار زمني، وتحويلها إلى تغيير في المئة في محاولة لتطبيع البيانات. لنفترض أننا نأخذ 50 نقطة سعرية متتالية من أجل التوضيح. ما سنفعله هو رسم هذا النمط في الذاكرة، والتحرك إلى الأمام نقطة سعر واحدة، وإعادة رسم النموذج. لكل نمط أننا نضع في الذاكرة، ثم نريد أن قفزة إلى الأمام قليلا، ويقول، 10 نقاط السعر، وتسجيل حيث السعر في هذه المرحلة. ثم نقوم بتعيين هذه "النتيجة" إلى نمط ومواصلة. كل نمط له نتائجه.
بعد ذلك، نأخذ النمط الحالي، ونقارنه بجميع الأنماط السابقة. ما سنفعله هو مقارنة النسبة المئوية للتشابه مع جميع الأنماط السابقة. إذا كان التشابه في النسبة المئوية أكثر من عتبة معينة، فإننا سننظر فيها. من هنا، ربما لدينا 20-30 أنماط قابلة للمقارنة من التاريخ. مع هذه الأنماط المماثلة، يمكننا بعد ذلك تجميع كل نتائجها، والتوصل إلى نتيجة "متوسط" المقدرة. مع هذه النتيجة المتوسطة، إذا كان مواتيا جدا، ثم أننا قد الشروع في شراء. إذا كانت النتيجة ليست مواتية، ربما نبيع، أو قصيرة.
للتصور، إليك مثال على ذلك:
في المثال أعلاه، فإن نموذج المتوسط المتوقع هو أن يرتفع، لذلك نحن قد الشروع في شراء.
هذه السلسلة لن تنتهي مع وجود أي نوع من الخوارزمية الغنية الغنية الحصول على. هناك عدد قليل من الأخطاء المعروفة مع هذا البرنامج، وفرص كنت قادرا على تنفيذ الصفقات بسرعة كافية مع هذه البيانات القراد من غير المحتمل، إلا إذا كنت أحد البنوك. والهدف هنا هو أن تظهر لك فقط مدى سهولة والتعرف على النمط الأساسي هو. طالما لديك بعض الأساسية البرمجة البرمجة بيثون، يجب أن تكون قادرا على متابعة جنبا إلى جنب.
تعلم الآلة للتجارة.
عرضت في جورجيا تيش كما كس 7646.
برنامج نانوديجري.
مهندس تعلم الآلة.
جعل نماذج التنبؤ.
تسريع حياتك المهنية مع الاعتماد الذي يسير لك النجاح في العمل.
حول هذه الدورة.
يقدم هذا المساق للطلاب تحديات العالم الحقيقي لتنفيذ استراتيجيات التعلم القائم على التعلم الآلي بما في ذلك الخطوات الحسابية من جمع المعلومات لأوامر السوق. وينصب التركيز على كيفية تطبيق نهج التعلم الآلي الاحتمالية لقرارات التداول. ونحن نعتبر النهج الإحصائية مثل الانحدار الخطي، كن والأشجار الانحدار وكيفية تطبيقها على حالات تداول الأسهم الفعلية.
تكلفة الدورة.
تقريبا. 4 اشهر.
مستوى المهارة.
وشملت في الدورة.
محتوى التعلم الغني.
تدرس من قبل الايجابيات الصناعة.
دعم الطلاب المجتمع.
الانضمام إلى الطريق إلى العظمة.
هذه الدورة المجانية هي الخطوة الأولى نحو مهنة جديدة مع مهندس تعلم آلة نانوديجري البرنامج.
دورة مجانية.
تعلم الآلة للتجارة.
تعزيز المهارات الخاصة بك مجموعة وتعزيز هيرابيليتي الخاص بك من خلال التعلم المستقل والمستقل.
برنامج نانوديجري.
مهندس تعلم الآلة.
تسريع حياتك المهنية مع الاعتماد الذي يسير لك النجاح في العمل.
يؤدي الدورات.
تاكر بالش.
أربان تشاكرابورتي.
ما سوف تتعلم.
وتتكون هذه الدورة من ثلاث دورات مصغرة:
ميني-كورس 1: التعامل مع البيانات المالية في بيثون ميني-كورس 2: الحسابية الاستثمار ميني-كورس 3: خوارزميات التعلم الآلي للتداول.
كل دورة مصغرة تتكون من حوالي 7-10 دروس قصيرة. التعاقدات والمشاريع متشابكة.
خريف 2015 الطلاب أومز: سيكون هناك اثنين من الاختبارات - واحد نصفي بعد مصغرة بالطبع 2، وامتحان نهائي واحد.
المتطلبات والمتطلبات.
يجب أن يكون لدى الطلاب مهارات تشفير قوية وبعض الإلمام بأسواق الأسهم. لا يفترض أي تمويل أو تجربة التعلم الآلي.
لاحظ أن هذه الدورة تخدم الطلاب مع التركيز على علوم الكمبيوتر، وكذلك الطلاب في التخصصات الأخرى مثل هندسة النظم الصناعية، والإدارة، أو الرياضيات الذين لديهم تجارب مختلفة. جميع أنواع الطلاب هي موضع ترحيب!
قد تكون موضوعات مل & كوت؛ مراجعة & كوت؛ لطلاب كس، في حين أن أجزاء التمويل سيتم استعراض للطلاب المالية. ومع ذلك، حتى لو كان لديك خبرة في هذه الموضوعات، وسوف تجد أن نعتبرها بطريقة مختلفة مما كنت قد رأيت من قبل، وخاصة مع النظر نحو تنفيذ للتداول.
سوف تكون البرمجة في المقام الأول في بيثون. ونحن سوف تجعل الاستخدام الكثيف للمكتبات الحوسبة العددية مثل نومبي والباندا.
لماذا تأخذ هذه الدورة.
في نهاية هذا المقرر، يجب أن تكون قادرا على:
فهم هياكل البيانات المستخدمة في التداول الخوارزمي. معرفة كيفية بناء البرمجيات للوصول إلى بيانات الأسهم الحية، وتقييمه، واتخاذ قرارات التداول. فهم 3 خوارزميات التعلم الآلي شعبية وكيفية تطبيقها على مشاكل التداول. فهم كيفية تقييم أداء خوارزمية تعلم الآلة في بيانات سلاسل زمنية (بيانات سعر السهم). معرفة كيف ولماذا استخراج البيانات (التعلم الآلي) تقنيات تفشل. إنشاء نظام تداول الأوراق المالية التي تستخدم البيانات اليومية الحالية.
بعض القيود / القيود:
نحن نستخدم البيانات اليومية. هذه ليست دورة هفت، ولكن العديد من المفاهيم هنا ذات الصلة. نحن لا نتفاعل (التجارة) مباشرة مع السوق، ولكننا سوف تولد تخصيصات الأسهم التي يمكن أن التجارة إذا كنت ترغب في ذلك.
على ماذا أحصل؟
أشرطة الفيديو المعلم تعلم عن طريق القيام تمارين تدرس من قبل المتخصصين في هذا القطاع.
الدورات ذات الصلة.
تعلم الآلة: التعلم دون إشراف.
منظمة العفو الدولية القائمة على المعرفة: الأنظمة المعرفية.
المعلوماتية الصحية في الغيمة.
تحليلات البيانات الكبيرة في الرعاية الصحية.
نشر مجموعة هادوب.
التقسيم والتجميع.
دورات شعبية.
إمكانية الوصول إلى الويب.
كيفية استخدام جيت و جيثب.
القيادة الذاتية مهندس السيارات - متقدمة التعلم العميق.
البرامج المميزة.
فقط في أوداسيتي.
البرامج.
اعمال.
"نانوديجري" هي علامة تجارية مسجلة ل أوداسيتي. &نسخ؛ 2011 & نداش؛ 2017 أوداسيتي، Inc.
أوداسيتي ليست جامعة معتمدة ونحن لا تمنح درجة.
No comments:
Post a Comment