Změny dokumentu Algotrading
Naposledy upravil David Brazda 28.02.2023 16:44
Popis verze:
Při změně verze nebyl zadán žádný kometář.
Přehled
-
Na stránce změněno: (1 změněno, 0 přidáno, 0 odstraněno)
Rozpis
- Na stránce změněno:
-
- Obsah
-
... ... @@ -3,13 +3,6 @@ 3 3 algo-trading basics [[https:~~/~~/algo-trading.readthedocs.io/en/latest/data-science-basics.html>>https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/data-science-basics.html]] a [[github>>https://github.com/awoo424/algotrading]] 4 4 5 5 6 -= Python and stocks = 7 - 8 -[[https:~~/~~/github.com/LastAncientOne/SimpleStockAnalysisPython>>https://github.com/LastAncientOne/SimpleStockAnalysisPython]] 9 - 10 -[[integrace s TradingView webhooks >>https://github.com/robswc/tradingview-webhooks-bot]]- python based, na vlastnim serveru. (pokud se osvedci traderspost, pak muzu nainstalovat toto, napriklad na forum.pgwiki.cz, kde je docker a ma domenu) 11 - 12 - 13 13 = Zajimavé indikátory = 14 14 15 15 Podívat se na Prior SAR: The SAR value for previous period. ... ... @@ -30,23 +30,11 @@ 30 30 31 31 = AI = 32 32 33 -Z ákladnímyšlenka:Vstup (buď trade datanebo nějaký sec rt bar) +základní hodnotyindikátorů(ma,rsi, momentum..).Model dostane sušenku, když vaktuálnímbodě predikuje, že půjde o malouhodnotu nahoru (např. 5 ticků). Zao dostane odměnu.A pustitna to třeba měsíční data.A viděloby se. To bynemuselo býtsložiténa interpretaci.26 +Zajimavý článek [[základy Recurrent Neural Networks>>http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/]] 34 34 35 -A pak vytrénovaný model pustit na online data. 36 36 29 +predikční modely (HFT, 15s dt, střednědobý) 37 37 38 -LSTM in stock - příklad [[https:~~/~~/www.kaggle.com/code/faressayah/stock-market-analysis-prediction-using-lstm/notebook>>https://www.kaggle.com/code/faressayah/stock-market-analysis-prediction-using-lstm/notebook]] 39 - 40 -podívat se na keras a LTSM 41 - 42 -Zajimavý článek [[základy Recurrent Neural Networks>>http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/]] a [[https:~~/~~/towardsdatascience.com/recurrent-neural-networks-rnns-3f06d7653a85>>https://towardsdatascience.com/recurrent-neural-networks-rnns-3f06d7653a85]] 43 - 44 -Příklad - [[singlefeature LSTM model in pytorch>>https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/integrated-strategy.html#single-feature-lstm-model]]. 45 - 46 -[[Stock Machine learning algorithms on github>>https://github.com/LastAncientOne/Deep_Learning_Machine_Learning_Stock]] ([[LSTM>>https://github.com/LastAncientOne/Deep_Learning_Machine_Learning_Stock/blob/master/Stock_Algorithms/LSTM_RNN_Part2.ipynb]])- projít 47 - 48 -Zadání: predikční modely (HFT, 15s dt, střednědobý) 49 - 50 50 * - learning data 51 51 ** vývoj ceny - timeseries relevantní frekvence (trades, 15s ohlc a třeba 1h(1d) ohlc) 52 52 ** dopočítané/doplněné sloupce k timeseries (indikátory, calendar data a další time related data)