Hide last authors
David Brazda 1.1 1 = Resources =
2
David Brazda 1.2 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]]
David Brazda 1.1 4
David Brazda 14.1 5 = Platformy =
David Brazda 1.3 6
David Brazda 14.1 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)
David Brazda 15.1 8 * Backtrader + [[ALpaca backtrader API>>https://github.com/alpacahq/alpaca-backtrader-api]] (+pripadna ws [[proxy>>https://github.com/camelpac/alpaca-proxy-agent]])
David Brazda 14.1 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/]]
David Brazda 16.1 11 * [[LumiBot>>https://github.com/Lumiwealth/lumibot]] - hodně simple
David Brazda 18.1 12 * [[https:~~/~~/github.com/Finned-Digital-Solutions/hft-ext>>https://github.com/Finned-Digital-Solutions/hft-ext]] - zkouknout
David Brazda 14.1 13
David Brazda 4.2 14 = Python and stocks =
15
16 [[https:~~/~~/github.com/LastAncientOne/SimpleStockAnalysisPython>>https://github.com/LastAncientOne/SimpleStockAnalysisPython]]
17
David Brazda 17.1 18 = AI predictors =
David Brazda 4.2 19
David Brazda 19.1 20 reinforced learning platforma - na toto se určitě podívat [[https:~~/~~/github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL>>https://github.com/AI4Finance-Foundation/FinRL]]
21
David Brazda 12.1 22 [[python AI knihovna na předpověď ceny- pandas market predictor on GITHUB>>https://github.com/somkietacode/Pandas_Market_Predictor]]
David Brazda 10.1 23
David Brazda 17.1 24 [[Crypto predictions AI stock prediction platform>>https://github.com/alimohammadiamirhossein/CryptoPredictions]] on github - vypadá dobře
David Brazda 12.1 25
David Brazda 1.3 26 = Zajimavé indikátory =
27
28 Podívat se na Prior SAR: The SAR value for previous period.
29 Extreme Point (EP): The highest high of the current uptrend.
30 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.
31 \\Dále se podívat na Commodity Channel Index (CCI)
32 The Commodity Channel Index (CCI) helps identify price reversals, price extremes, and trend strength.
33 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
David Brazda 1.4 34
David Brazda 1.7 35 A také [[ROC>>https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/technical-analysis.html#rate-of-change-roc]]
David Brazda 1.4 36
37 Popis základních indikátorů a  jak na ně v pythonu je zde (projít!!)
David Brazda 1.3 38 [[https:~~/~~/algo-trading.readthedocs.io/en/latest/technical-analysis.html>>url:https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/technical-analysis.html]]
39 \\a dale
40 Rsi divergence
41 [[https:~~/~~/github.com/SpiralDevelopment/RSI-divergence-detector>>url:https://github.com/SpiralDevelopment/RSI-divergence-detector]]
David Brazda 2.1 42
43
44 = AI =
45
David Brazda 17.1 46
47
David Brazda 9.1 48 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.
David Brazda 8.1 49
David Brazda 9.1 50 A pak vytrénovaný model pustit na online data.
51
52
David Brazda 7.1 53 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]]
54
David Brazda 8.1 55 podívat se na keras a LTSM
56
David Brazda 3.2 57 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]]
David Brazda 3.1 58
David Brazda 3.3 59 Příklad - [[singlefeature LSTM model in pytorch>>https://algo-trading.readthedocs.io/en/latest/integrated-strategy.html#single-feature-lstm-model]].
David Brazda 3.1 60
David Brazda 5.2 61 [[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
David Brazda 2.1 62
David Brazda 4.1 63 Zadání: predikční modely (HFT, 15s dt, střednědobý)
64
David Brazda 2.1 65 * - learning data
66 ** vývoj ceny - timeseries relevantní frekvence (trades, 15s ohlc a třeba 1h(1d) ohlc)
67 ** dopočítané/doplněné sloupce k timeseries (indikátory, calendar data a další time related data)
68 ** 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)
69 *
70
71