Как выбрать характеристики, подходящие для сложных нелинейных моделей, и избежать перенастройки модели — это ключ к повышению точности прогнозирования финансовых задач. Методы машинного обучения с возможностью выделения сложных нелинейных закономерностей становятся все более популярными в прогнозировании финансовых рынков. Однако из-за высокого уровня шума и часто нестационарности финансовых данных предсказуемость слабая. Сложные модели машинного обучения часто легко подгоняются,..

Это руководство предназначено для потоковой передачи финансовых данных, в частности данных Open, High, Low, Close и Volume, с использованием потокового API Alpaca, а также для их построения в режиме реального времени с использованием Streamlit. Итак, урок можно разделить на три части. API Альпака Стриминг v2 Сторожевой таймер для отслеживания изменений файла по мере поступления новых данных и повторного запуска streamlit. Эта функциональность поставляется из коробки в Streamlit...

Погрузитесь в историю, влияние и будущее Подобно тому, как капля молока может превратить чашку чая из хорошей в великолепную, капля технологии всегда была катализатором, превращавшим мир финансов из прибыльного в совершенно плодовитое. Поэтому неудивительно, что наша нынешняя возлюбленная, искусственный интеллект (ИИ), не только держит корт, но и революционизирует игру с мячом. Помните, когда весь мир акций был основан на напористых брокерах в сшитых на заказ костюмах с Сэвил-Роу,..

В эпоху цифровых технологий стоят два гиганта: искусственный интеллект (ИИ) и интеллектуальная собственность (ИС). По отдельности они изменили отрасли; вместе они собираются переопределить инвестиционный ландшафт. Как человек, глубоко разбирающийся в пересечении алгоритмов искусственного интеллекта и тонких сложностей активов интеллектуальной собственности, я своими глазами стал свидетелем того, как объединение этих областей приводит к беспрецедентному динамизму на инвестиционной арене...