Přehled

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

Rozpis

Na stránce změněno:

Obsah

...	...	@@ -1,54 +1,5 @@
1	1	= Resources =
2	2
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]]
	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]]
4	4
5		-
6		-= Python and stocks =
7		-
8		-[[https:~~/~~/github.com/LastAncientOne/SimpleStockAnalysisPython>>https://github.com/LastAncientOne/SimpleStockAnalysisPython]]
9		-
10		-
11		-= Zajimavé indikátory =
12		-
13		-Podívat se na Prior SAR: The SAR value for previous period.
14		-Extreme Point (EP): The highest high of the current uptrend.
15		-Acceleration Factor (AF): Starting at 0.02, increases by 0.02 each time the extreme point makes a new high. AF can only reach a maximum of 0.2, no matter how long the uptrend extends.
16		-\\Dále se podívat na Commodity Channel Index (CCI)
17		-The Commodity Channel Index (CCI) helps identify price reversals, price extremes, and trend strength.
18		-Developed by Donald Lambert, CCI is a momentum-based oscillator used to help determine when an investment vehicle is reaching a condition of being overbought or oversold. Popis zde - vyzkouset
19		-
20		-A také [[ROC>>https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/technical-analysis.html#rate-of-change-roc]]
21		-
22		-Popis základních indikátorů a  jak na ně v pythonu je zde (projít!!)
23		-[[https:~~/~~/algo-trading.readthedocs.io/en/latest/technical-analysis.html>>url:https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/technical-analysis.html]]
24		-\\a dale
25		-Rsi divergence
26		-[[https:~~/~~/github.com/SpiralDevelopment/RSI-divergence-detector>>url:https://github.com/SpiralDevelopment/RSI-divergence-detector]]
27		-
28		-
29		-= AI =
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		-
36		-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]]
37		-
38		-podívat se na keras a LTSM
39		-
40		-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]]
41		-
42		-Příklad - [[singlefeature LSTM model in pytorch>>https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/integrated-strategy.html#single-feature-lstm-model]].
43		-
44		-[[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
45		-
46		-Zadání: predikční modely (HFT, 15s dt, střednědobý)
47		-
48		-* - learning data
49		-** vývoj ceny - timeseries relevantní frekvence (trades, 15s ohlc a třeba 1h(1d) ohlc)
50		-** dopočítané/doplněné sloupce k timeseries (indikátory, calendar data a další time related data)
51		-** další doplňující atributy - jako premarket, fair price, trend z minulých období, odhad dnešního dne(dopočítávaný), celkový sentiment(může doplňovat jiný [[model>>https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/sentiment-analysis.html]] z news)
52		-*
53		-
54	54