PdfSR é um participante no Amazon Services LLC Associates Program, um programa de publicidade afiliada projetado para fornecer um meio para que os sites ganhem taxas de publicidade por publicidade e ligação a Amazon. Projetando sistemas de negociação de mercado de ações: com e sem soft computing Na concepção de sistemas de negociação de mercado de ações Bruce Vanstone e Tobias Hahn guiam você através de sua metodologia testada e testada para construir sistemas de negociação de mercado de ações baseados em regras usando dados fundamentais e técnicos. Este livro mostra as etapas necessárias para projetar e testar um sistema comercial até encontrar uma vantagem comercial, como usar redes neurais artificiais e soft computing para descobrir uma vantagem e explorá-la completamente. Saiba como criar sistemas de negociação com maior perspicácia e confiabilidade do que nunca. A maioria dos sistemas de negociação hoje não conseguem incorporar dados da pesquisa existente em sua operação. É aqui que a metodologia de Vanstone e Hahns é única. Projetado para integrar a melhor pesquisa passada sobre o funcionamento dos mercados financeiros na construção de novos sistemas de negociação, esta síntese ajuda a produzir sistemas de negociação no mercado de ações com profundidade e precisão incomparáveis. Este livro, portanto, inclui uma revisão detalhada da pesquisa acadêmica chave, mostrando como testar a pesquisa existente, como aproveitá-la, desenvolvendo-a em um sistema comercial baseado em regras e como melhorá-lo com técnicas de inteligência artificial. As idéias e métodos descritos neste livro foram testados e testados no calor do mercado. Eles foram utilizados por hedge funds para construir seus sistemas de negociação. Agora você também pode usá-los. Esta visualização é fornecida pelo Google, com a permissão de seus editores e autores. Mais, as empresas algotrading empregam cientistas da computação e matemáticos capazes de perceber as RNA como não apenas caixas-pretas, mas sim uma abordagem não-paramétrica da modelagem baseada Na minimização de uma função de entropia. Como tal, houve um ressurgimento recente no método, em parte facilitado pelos avanços na arquitetura de computadores modernos (Chen et al. 2017 Niaki e Hoseinzade, 2017 Vanstone e Hahn, 2018). Uma rede neural profunda (DNN) é uma rede neural artificial com múltiplas camadas ocultas de unidades entre as camadas de entrada e saída. Resumo: as redes neurais profundas (DNNs) são poderosos tipos de redes neuronais artificiais (RNAs) que usam várias camadas ocultas. Recentemente, eles ganharam atenção considerável na comunidade de transcrição de fala e reconhecimento de imagem (Krizhevsky et al., 2017) por suas propriedades preditivas superiores, incluindo robustez à superação. No entanto, sua aplicação à previsão do mercado financeiro não foi pesquisada anteriormente, em parte por sua complexidade computacional. Este artigo descreve a aplicação de DNNs para prever as direções de movimento do mercado financeiro. Um passo crítico na viabilidade da abordagem na prática é a capacidade de implementar o algoritmo efetivamente na infra-estrutura de computação de alto desempenho de grande propósito. Usando um co-processador Intel Xeon Phi com 61 núcleos, descrevemos o processo para a implementação eficiente do algoritmo de descida de gradiente estocástico em lotes e demonstramos uma aceleração de 11.4x no Intel Xeon Phi em uma implementação serial no Intel Xeon. Texto completo Documento de conferência Nov 2017 Inteligência aplicada Matthew Dixon Diego Klabjan Jin Hoon Bang questStaticamente falando, a estratégia aleatória é uma estratégia de distribuição normal com o valor médio de R Random Strategy 0. Na análise de negociação, os meios de qualquer estratégia comercial desenvolvida são testados contra A média da curva de distribuição que uma estratégia de negociação aleatória produziria, o que em estatísticas é assumido como sendo zero sob a hipótese nula de retornos excessivos (Vanstone amp Hahn, 2018). Tal como acontece com qualquer variável aleatória normal padrão, o desvio padrão desta estratégia é derivado de simulações de 1000 realizações independentes de estratégias aleatórias não correlacionadas como mostrado na Fig. A evidência crescente está sugerindo que as publicações em fóruns de ações on-line afetam os preços das ações e alteram as decisões de investimento nos mercados de capitais, quer porque as postagens contêm novas informações ou podem ter poder preditivo para manipular os preços das ações. Neste artigo, propomos um novo sistema de suporte comercial inteligente baseado na previsão do sentimento combinando técnicas de mineração de texto, seleção de características e algoritmos de árvore de decisão em um esforço para analisar e extrair termos semânticos expressando um sentimento particular (vender, comprar ou segurar) de Mensagens de microblogging relacionadas ao estoque chamadas StockTwits. Uma tentativa foi feita para investigar se o poder dos sentimentos coletivos de StockTwits poderia ser previsto e como as mudanças nesses sentimentos previstos informam decisões sobre se vender, comprar ou manter o índice Dow Jones Industrial Average (DJIA). Neste artigo, uma abordagem de filtro da seleção de recursos é empregada pela primeira vez para identificar os termos mais relevantes nas publicações de tweet. O modelo de árvore de decisão (DT) é então construído para determinar as decisões de negociação desses termos ou, mais importante, combinações de termos baseados em como eles interagem. Em seguida, uma estratégia de negociação baseada em uma hipótese de investimento predeterminada é construída para avaliar a rentabilidade das decisões de negociação do termo extraídas do modelo DT. Os resultados da experiência com base em estratégias de TTT (122-tweet term trading) alcançam um desempenho promissor e as estratégias (TTT) superam dramaticamente as estratégias de investimento aleatórias. Nossas descobertas também confirmam que as postagens da StockTwits contêm informações valiosas e conduzem atividades comerciais nos mercados de capitais. Texto completo Artigo Ago 2017 Alya Al Nasseri Allan Tucker Sergio de Cesare quotTechnical analysis 1, 58 (às vezes chamado de chartist) só interessa nos movimentos de preços do mercado, identificando padrões e usando-os para prever os preços futuros. Exemplos de indicadores utilizados para análise técnica são: ímpetos, médias móveis, osciladores, convergências, divergências, etc. Os métodos de computação suave demonstram progressivamente sua eficiência no mundo financeiro 4, 8, 55, 76. Diferentes argumentos podem justificar o uso de soft Abordagens de computação para mineração de dados financeiros, como 55. grandes conjuntos de dados, lidar com um problema mal estruturado, melhor compreensão da dinâmica financeira, etc. Diferentes aplicações de soft computing métodos para dados financeiros podem ser encontrados, com base em redes neurais 6, 14, 64, 74, 75 ou com base em sistemas difusos 5, 44, 45, 82 Disposição APIN 10489: Arquivo v.1.3.2 grande: apin284.tex quot Mostrar resumo Ocultar resumo RESUMO: a previsão de séries temporais é uma tarefa importante Para o setor empresarial. Os agentes envolvidos no sector do azeite consideram que, para o preço do azeite, as previsões a médio prazo são mais importantes do que as previsões a curto prazo. Em colaboração com estes agentes, a previsão do preço do azeite virgem extra com seis meses de antecedência foi estabelecida como o objetivo deste trabalho. De acordo com a opinião de especialistas, o uso de variáveis exógenas e indicadores técnicos pode ajudar nesta tarefa e deve ser incluído no processo de previsão. A quantidade de variáveis que podem ser consideradas torna necessário o uso de algoritmos de seleção de características para reduzir o número de variáveis e aumentar a interpretabilidade e utilidade do sistema de previsão obtido. Assim, neste artigo, o CO2RBFN, um algoritmo cooperativo-competitivo para o projeto Radial Basis Function Network e outros métodos de computação suave foram aplicados aos conjuntos de dados com todo o conjunto de variáveis de entrada e aos conjuntos de dados com o conjunto selecionado de variáveis de entrada . A experimentação realizada mostra que o CO2RBFN obtém os melhores resultados na previsão a médio prazo dos preços do azeite com o conjunto e com o conjunto selecionado de variáveis de entrada. Além disso, os métodos de seleção de características aplicados aos conjuntos de dados evidenciaram algumas variáveis influentes que poderiam ser consideradas não apenas para a predição, mas também para a descrição do processo complexo envolvido na previsão de médio prazo do preço do azeite. Texto completo Artigo junho 2017
No comments:
Post a Comment