Přehled

• Na stránce změněno: (1 změněno, 0 přidáno, 0 odstraněno)

Rozpis

Na stránce změněno:

Obsah

...	...	@@ -28,8 +28,15 @@
28	28
29	29	= AI =
30	30
	31	+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.
	32	+
	33	+A pak vytrénovaný model pustit na online data.
	34	+
	35	+
31	31	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]]
32	32
	38	+podívat se na keras a LTSM
	39	+
33	33	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]]
34	34
35	35	Příklad - [[singlefeature LSTM model in pytorch>>https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/integrated-strategy.html#single-feature-lstm-model]].