df["Tomorrow"] = df["Close"].shift(-1) df["Target"] = (df["Tomorrow"] > df["Close"]).astype(int) # наша цельОчень важно, какие данные будут использоваться для прогнозирования. Здесь используется: показатель силы закрытия бара (т.е. (Close-Low)/(High-Low)) за текущий и предыдущий день, процентные соотношения между ценой закрытия и средними за периоды 2,10,15,25,50 дней по индексам IMOEX, RVI, RGBITR, и плюс цены закрытия индексов RVI, RGBITR.
train = df.loc['2013':'2022'] test = df.loc['2023':]Для создания модели используется <a href=«scikit-learn.
Добрый день!
Настало время выложить стратегию для TradingView, которую я писал 2.5 недели.
В этом коде реализована торговая стратегия, основанная на модели K-ближайших соседей (KNN), использующая методы классификации для принятия решений о покупке или продаже активов. Модель обучается на технических индикаторах: RSI, CCI, ADX и WT.
Суть модели:
1.Обучение на индикаторах
Модель KNN использует исторические значения указанных индикаторов в качестве входных данных. Эти индикаторы помогают определить потенциальные точки входа и выхода на рынок, основываясь на изменениях в ценах и объемах.
2.Классификация сигналов
В зависимости от значений индикаторов, модель классифицирует текущую рыночную ситуацию как «покупка», «продажа» или «нейтральная». Это позволяет трейдеру принимать более обоснованные решения.
3.Расстояние Лоренца
В отличие от стандартного евклидова расстояния, расстояние Лоренца учитывает определенные характеристики данных, что позволяет лучше захватывать особенности временных рядов и улучшать качество классификации.
a. описывает в общих чертах мое видение предмета, обсуждаемого в соответствующей недавней статье и комментариях к ней.
b. не содержит секретных секретов
c. не раздражает местную публику, ввиду наличия видео-контента
Поэтому может показаться что написанное не имеет начала и конца, а кое-где и середины)))
«Художник должен изображать не просто то, что он видит перед собой, но и то, что он видит в себе. Если же он не видит ничего в себе, пусть не рисует и того, что он видит перед собой. Иначе его картины будут похожи на ширмы, за которыми можно ожидать только больных и мертвых.»
Каспар Давид Фридрих (5 сентября 1774 — 7 мая 1840)
Фридрих – выдающийся немецкий художник, 250-летие которого широко отмечалось в сентябре 2024 г. в Дрездене, и который похоронен на местном лютеранском Троицком кладбище (мимо его могилы я ежедневно прохожу во время утренней прогулки по пути к Эльбе).
Рассказывает менеджер ML-продуктов Selectel Антон Чунаев для РБК
Искусственный интеллект проникает во все сферы жизни общества. Однако создание фундамента для его внедрения — небыстрый и недешевый процесс, который требует серьезной подготовки.
По данным The Wall Street Journal, крупнейшие мировые компании, которые пытаются внедрить ИИ в свою работу, на самом деле несут убытки из-за высокой стоимости обслуживания инфраструктуры. Одна из причин такой дороговизны сервисов на базе ИИ — использование AI-моделей (например, GPT-4), которые требуют больше энергии и увеличивают нагрузку на графические карты.
Так некоторые компании начали изучать возможности внедрения менее мощных, но более дешевых языковых моделей. Развиваются open-source ML-модели, которые востребованы у малого и среднего бизнеса.
Главный фокус на рынке машинного обучения в России в ближайшие несколько лет — формирование комплекса лучших практик, который позволит разработать универсальные платформенные ML-решения, подходящие для самых популярных задач большинства компаний.
В новой версии появилась функция сохранения торгового отчета в виде файла HTML или PDF. Теперь вы можете легко поделиться своими торговыми достижениями с коллегами или инвесторами. Также в обновлении появилась возможность сохранить в файле текущее состояние показателей в «Обзоре рынка».
В MQL5 появились новые функции для работы с матрицами и векторами, которые применяются в машинном обучении. Помимо этого, в обновлении были внесены улучшения в профилировщик кода и тестер стратегий.
MetaTrader 5 Client Terminal
Технологии развиваются стремительными темпами, и способность прогнозировать будущее – как никогда востребована. С каждым годом появляются новые технологические веяния, обещающие изменить не только наш образ жизни, но и преобразить бизнес-среду. Рассмотрим несколько перспективных направлений, которые могут сформировать будущее бизнеса.