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
-
... ... @@ -2,7 +2,24 @@ 2 2 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 += Platformy = 5 5 7 +* Jednoduchá varianta Trading view + [[integrace s 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) 8 +* Backtrader + [[ALpaca backtrader API>>https://github.com/alpacahq/alpaca-backtrader-api]] (+pripadna ws [[proxy>>https://github.com/camelpac/alpaca-proxy-agent]]) 9 +* Blankly 10 +* [[zvt AI trading ML python tradng platforma >>https://github.com/zvtvz/zvt]]on github - modular quant framework - [[docs>>https://zvt.readthedocs.io/en/latest/]] 11 +* [[LumiBot>>https://github.com/Lumiwealth/lumibot]] - hodně simple 12 + 13 += Python and stocks = 14 + 15 +[[https:~~/~~/github.com/LastAncientOne/SimpleStockAnalysisPython>>https://github.com/LastAncientOne/SimpleStockAnalysisPython]] 16 + 17 += AI predictors = 18 + 19 +[[python AI knihovna na předpověď ceny- pandas market predictor on GITHUB>>https://github.com/somkietacode/Pandas_Market_Predictor]] 20 + 21 +[[Crypto predictions AI stock prediction platform>>https://github.com/alimohammadiamirhossein/CryptoPredictions]] on github - vypadá dobře 22 + 6 6 = Zajimavé indikátory = 7 7 8 8 Podívat se na Prior SAR: The SAR value for previous period. ... ... @@ -23,11 +23,25 @@ 23 23 24 24 = AI = 25 25 26 -Zajimavý článek [[základy Recurrent Neural Networks>>http://karpathy.github.io/2015/05/21/rnn-effectiveness/]] 27 27 28 28 29 -pred ikčnímodely (HFT,15s dt,střednědobý)45 +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 složité na interpretaci. 30 30 47 +A pak vytrénovaný model pustit na online data. 48 + 49 + 50 +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]] 51 + 52 +podívat se na keras a LTSM 53 + 54 +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]] 55 + 56 +Příklad - [[singlefeature LSTM model in pytorch>>https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/integrated-strategy.html#single-feature-lstm-model]]. 57 + 58 +[[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 59 + 60 +Zadání: predikční modely (HFT, 15s dt, střednědobý) 61 + 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)