Forex trading máquina de aprendizagem

Introdução

Aprendizagem de máquina em qualquer forma, incluindo reconhecimento de padrões, tem naturalmente muitos usos de voz e reconhecimento facial para pesquisa médica. Neste caso, a nossa pergunta é se podemos ou não usar o reconhecimento de padrões para referenciar situações anteriores que foram semelhantes em padrão. Se podemos fazer isso, podemos então fazer comércios com base no que sabemos que aconteceu com esses padrões no passado e realmente fazer um lucro?

Para fazer isso, vamos codificar tudo sozinhos. Se acontecer de você apreciar este tópico, o próximo passo seria olhar para a aceleração de GPU ou threading. Nós só vamos precisar de Matplotlib (para visualização de dados) e alguns NumPy (para crunching número), eo resto é até nós.

O Python é naturalmente uma linguagem de thread único, o que significa que cada script usará apenas uma única CPU (geralmente isso significa que ele usa um único núcleo de CPU e, às vezes, apenas metade ou um quarto, ou pior, desse núcleo).

É por isso que os programas em Python pode demorar um pouco para algo de computador, no entanto, o seu processamento pode ser apenas 5% e RAM 10%.

Para saber mais sobre o threading, você pode visualizar o tutorial de threading neste site.

A maneira mais fácil de obter esses módulos hoje em dia é usar pip instalar.

Não sei o que é pip ou como instalar módulos?

Pip é provavelmente a maneira mais fácil de instalar pacotes Depois de instalar o Python, você deve ser capaz de abrir o prompt de comando, como cmd. exe no windows ou bash no linux e digite:

Pip install numpy

Ainda está com problemas? Não há problema, há um tutorial para isso: pip instalar Python módulos tutorial.

Se você ainda está tendo problemas, não hesite em contactar-nos, usando o contato no rodapé deste site.

O plano é tomar um grupo de preços em um período de tempo, e convertê-los para a mudança percentual em um esforço para normalizar os dados. Vamos dizer que levamos 50 pontos de preço consecutivos por razões de explicação. O que vamos fazer é mapear esse padrão na memória, avançar um ponto de preço e re-mapear o padrão. Para cada padrão que mapeamos na memória, então queremos saltar para frente um pouco, digamos, 10 pontos de preço e registrar onde o preço está nesse ponto. Em seguida, mapear este "resultado" para o padrão e continuar. Cada padrão tem seu resultado.

Em seguida, tomamos o padrão atual, e comparamos com todos os padrões anteriores. O que faremos é comparar a similaridade percentual com todos os padrões anteriores. Se a sua percentagem de semelhança for superior a um determinado limiar, então vamos considerá-lo. A partir daqui, talvez tenhamos 20-30 padrões comparáveis ​​da história. Com esses padrões semelhantes, podemos então agregar todos os seus resultados e chegar a um resultado "médio" estimado. Com esse resultado médio, se for muito favorável, então poderíamos iniciar uma compra. Se o resultado não é favorável, talvez vendemos, ou curto.

Para visualização, aqui está um exemplo:

No exemplo acima, o padrão médio previsto é subir, então poderíamos iniciar uma compra.

Esta série não terminará com você ter qualquer tipo de algoritmo get-rich-quick. Existem alguns bugs conhecidos com este programa, e as chances de você ser capaz de executar comércios rápido o suficiente com estes dados tick é improvável, a menos que você é um banco. O objetivo aqui é mostrar o quão fácil e básico é o reconhecimento de padrões. Contanto que você tenha algum conhecimento básico de programação em Python, você deve ser capaz de acompanhar.

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Publicado em 26 de abril de 2017 por. Arquivado em Uncategorized. Total de comentários na discussão.

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