Z verze
změnil(a) David Brazda
k 18.02.2023 21:15
Na verzi < 10.1 >
změnil(a) David Brazda
k 26.02.2023 14:38
< >
Popis verze: Při změně verze nebyl zadán žádný kometář.

Přehled

Rozpis

Na stránce změněno:
Obsah
... ... @@ -3,6 +3,13 @@
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 +
6 6  = Zajimavé indikátory =
7 7  
8 8  Podívat se na Prior SAR: The SAR value for previous period.
... ... @@ -23,11 +23,23 @@
23 23  
24 24  = AI =
25 25  
26 -Zajima článek [[základy Recurrent Neural Networks>>http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/]]
33 +Základní myšlenka: Vstup (buď trade data nebo nějaký sec rt bar) + základní hodnoty indikátorů(ma, rsi, momentum..). Model dostane sušenku, když v aktuálním bodě predikuje, že půjde o malou hodnotu nahoru (např. 5 ticků). Za to dostane odměnu. A pustit na to třeba měsíční data. A vidělo by se. To by nemuselo být složina interpretaci.
27 27  
35 +A pak vytrénovaný model pustit na online data.
28 28  
29 -predikční modely (HFT, 15s dt, střednědobý)
30 30  
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 +
31 31  * - learning data
32 32  ** vývoj ceny - timeseries relevantní frekvence (trades, 15s ohlc a třeba 1h(1d) ohlc)
33 33  ** dopočítané/doplněné sloupce k timeseries (indikátory, calendar data a další time related data)