Machine Learning and AI in Trading

Maschinelles Lernen und KI im Handel

Hier sind einige Codes, die in Python mithilfe von maschinellem Lernen und KI generiert wurden, um Prognosen für Aktienkurse zu erstellen.

Verwendete Pakete:

• Talib
• Scikit Learn
• TensorFlow
• Keras
• Pandas
• Numpy und numexpr (Schnelleres Numpy für bessere Leistung)
• Visualisierungstools wie Seaborn und Matplotlib

Funktioniert immer noch ... Wird weiterhin aktualisiert ...

LSTMs haben mir vielversprechende Ergebnisse geliefert und jetzt erforsche ich fortgeschrittene LSTMs wie MD-LSTM und MiD-LSTM für bessere Vorhersagen und mehr Funktionseinbindung.

Hier ist das Ergebnis eines meiner Projekte, die ich für Sentiment Analysis on News und LSTM mit RNN durchgeführt habe.

Nachfolgend finden Sie eine Prognose für NASDAQ anhand unseres Modells. Der Preis wird auf 1 skaliert. Das Modell wurde für die letzten 2 Jahre trainiert und die Ergebnisse für 200 Tage in der Zukunft vorhergesagt.

Helfen und motivieren Sie meine Arbeit durch ein wenig Großzügigkeit:

Meine Arbeit und mein Profil

PS: Das sind meine eigenen Codes, die streng experimentell sind. Dies spiegelt nicht die Ansichten des Unternehmens wider. Die Verwendung dieser Codes erfolgt auf eigene Gefahr.