Постов с тегом "машинное обучение": 785

машинное обучение


Нейронные сети для трейдеров

Искусственные нейронные сети (ИНС) — это вычислительные системы, основанные на биологических нейронных сетях, составляющих мозг животных.
Нейронные сети для трейдеров

Искусственная нейронная сеть позволяет моделировать некую нелинейную функцию с входными и выходными данными.
Нейронные сети для трейдеров

( Читать дальше )

Как определить хорошую точку входа? (часть 2)

Это продолжение статьи, о том как определить качество точки входа, которую я писал здесь:

https://smart-lab.ru/blog/542337.php


Как определить хорошую точку входа? (часть 2)

Ещё раз задумаемся, как можно оценить даёт ли точка входа какое-то преимущество при её использовании или нет. Для этого можно применить следующий тест.

Предположим, что мы входим в определённой точке ценового графика в длинную или короткую позицию и выставляем стоп-заявку и заявку тейк-профит равноудалённо от точки входа, как показано на рисунке ниже.

Как определить хорошую точку входа? (часть 2)



( Читать дальше )

Практический пример использования Tensorflow serving для применения ваших моделей в любой среде алгоритмической торговли.

Всем привет, 

Я забыл, что видео посты на смарт-лабе сразу отправляются в бан :), поэтому немного текста.
Я как-то начал тему о том, что новые технологии очень помогают и облегчают жизнь алготрейдерам. И хотел показать как удобно использовать tensorflow serving, запущенный в docker контейнере, для использования моделей машинного и глубокого обучения. Так как такой метод позволяет быстро и лего развернуть, и использовать ваши модели почти в любой торговой среде.

И так, этот пост логическое завершение предыдущего: https://smart-lab.ru/blog/558070.php

Там было видео, в котором я рассмотрел подготовку данных. Мы получили исторические цены от yahoo сервиса, выбрали точки входа по нашей стратегии и подготовили датасет для алгоритма машинного обучения.

В сегодняшнем видео будет следующее:

— Используя tensorflow.keras api мы создадим две версии нейронной сети;
Сети очень простые и реализуют бинарную классификацию, отднако выходной слой имеет сигмоидную функцию активации и поэтому на выходе мы будем получать вероятность, а не конкретный класс. А как вы возможно помните, нейронная сеть нам нужна именно для того, что бы предстказывать вероятность получения нашей прибыли.

( Читать дальше )

Обобщённый подход к диверсификации рисков

Дополнение к серии «Портфельная оптимизация как бустинг на слабых моделях»


  • Обобщённая проблема

Результаты оценки любых случайных величин представляют из себя случайную величину. Не исключением здесь будут оценки ковариации.

Особенно сильно эффект неточности полученных оценок (случайности статистик) будет проявляться в портфелях, составленных из большого количества ценных бумаг — большего или сопоставимого количеству располагаемых наблюдений. И, поскольку, в некотором приближении задача портфельного инвестирования сводится к поиску двух максимально независимых активов из множества:


Обобщённый подход к диверсификации рисков 

где R — коэффициент взаимной корреляции — её решение, естественным образом, будет располагаться в области максимально отрицательной статистической ошибки.

( Читать дальше )

Портфельная оптимизация как бустинг на «слабых» моделях-3

Устойчивые долгосрочные модели


В предыдущих частях (часть 1, часть 2) мы рассмотрели построение композитных систем оценок ценных бумаг, построенных при помощи распространённых средств машинного обучения (Bag/Boost методы). Однако, такой подход, несмотря на все свои преимущества (скорость, точность) имеет ряд больших недостатков – отсутствие универсальности моделей в результате проблем «переобучения»  (точной настройки на определённые типы рынков и временные интервалы) и сложность интерпретации полученных композиций.

В результате решения этих проблем мы разработали базовую модель на основе наших представлений о стохастических дифференциальных уравнениях с квантовыми скачками, образующих улыбку волатильности. Эта макромодель получила в наших исследованиях наиболее полную микроскопическую интерпретацию.



( Читать дальше )

Machine Learning. Kaggle соревнование по предсказание цен по американским акциям от Хедж фонда "Two sigma". Мой опыт участия.

Добрый день мои маленькие любители машинлернинга:) Наконец нашел время написать по теме.

Только что закончилось интересное соревнование на Каггле проходившее почти год, в котором я принимал участие и благополучно попал в Топ 1% и занял 20 место. https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news/leaderboard .

Machine Learning. Kaggle соревнование  по предсказание цен по американским акциям от Хедж фонда "Two sigma". Мой опыт участия.



Если кто не в курсе про Kaggle, это такая соревновательная площадка, принадлежащая гуглу, на которой различные компании ставят задачи связанные с анализом данных, и датасайтесты со всего мира соревнуются кто лучше решит. Похоже на наш ЛЧИ, только по машинлернингу. Призовой фонд на каждое соревнование как правило 10-100 тыс. долларов. (в этом конкретном было 100 тыс.). Одновременно проходит 5-10 соревнований.
Суть всех заданий примерно одна, участникам дают трэйн выборку, с известной целевой переменной и тестовую выборку без целевой переменной, которую надо предсказать.

Хедж фонд «Two Sigma» в этом соревновании поставил следующую задачу: необходимо предсказать для каждой американской акции, на сколько она будет лучше или хуже рынка, значение может принимать значение в диапазоне [-1,1] — это и есть целевая переменная, Score соответвенно меряется как усредненное значение по всем акциям и по всем дням, разницы между реальными значениеми и предсказанными целевой переменной из тестовой выборки. Подробней можно почитать здесь

( Читать дальше )

Пост о машинном обучении в трейдинге

    • 06 июня 2019, 15:40
    • |
    • SergP
  • Еще
Не мой...
А был тут недавно один многообещающий пост. И плюсов ему там прилично накидали...
И глухо… Жаль...:(

22-25 мая Деловые события Москвы.

22-25 мая. Деловые события Москвы. Участие бесплатно (кроме первовго эвента).

22-25 мая Деловые события Москвы.

t.me/SmartEventMos Список деловых событий Москвы.
t.me/kudaidem — Инвестидеи. Новости бизнеса. Обзоры деловой литературы.

22-24 мая 2019 г. Конференция Russian Tech Week 2019. Более 100 спикеров расскажут об инновационных технологиях для решения задач бизнеса и продемонстрируют реальные кейсы. Бронь места с 10% скидкой по промокоду: IFPCRTW-SMARTEVENT на сайте: bit.ly/2JFTRYg
22-23 мая 2019 Первый предпринимательский Open Air #МыЕсть в рамках Столыпинского форума: Стратегии для России stolypinforum.ru/

23 мая 16:30 до 22:00 StartUp Show startupshow.ru/mbm
23-24 мая Маркетинг и ML. Митап по применению AI & Big Data в маркетинге mlmeetup.timepad.ru/event/966582/

24-25 мая Будущее по Марксу marx.msses.ru/

25 мая c 16:00 до 17:30 Книжный клуб с Ксенией Лурье: Встреча 9. Лили Кинг «Эйфория» fgbuk-gmvts-rosizo.timepad.ru/event/966331/
Список ВСЕХ деловых событий Москвы goo.gl/h9MiUi Вкладка: ЭВЕНТЫ
P.S. t.me/kudaidem — Новости бизнеса. Обзоры деловой литературы.


13-14 мая. Деловые события Москвы (участие бесплатно)

13-14 мая. Деловые события Москвы (участие бесплатно)
13-14 мая. Деловые события Москвы (участие бесплатно)

13 мая c 19:00 до 20:30 РЭШ: Применение машинного обучения в банковском секторе. https://nes.timepad.ru/event/961662/

14 мая 19:00 —21:30 Семинар по финансовой грамотности и инвестициям https://leader-id.ru/event/20561/

14 мая 18:50-20:45 Встреча #81 клуба ораторского мастерства «Zlatoust Masters» https://klub-oratorskogo-masterst.timepad.ru/event/972607/

P.S. Список ВСЕХ деловых событий Москвы goo.gl/h9MiUi Вкладка: ЭВЕНТЫ 

16 мая c 18:00 до 21:00 Семинар-практикум «Как найти инвестора в проект? Алгоритмы и лайфхаки инвестиционного нетворкинга» Стоимость 2 500 руб. http://bit.ly/30dWPJn

Видео с прошедших мероприятий goo.gl/WU2mpR
 
Новое видео: Четвертая мировая война. Андрей Курпатов. Часть 1.  Конспект книги youtu.be/9M3E2-RMdeE




....все тэги
UPDONW
Новый дизайн