Bedste algoritmiske blogs fra 2017

Vi begynder 2018 med så meget at se frem til. Lad os tage et kig på hvad der var fantastisk i året 2017 med absolut det bedste, der kommer frem. Her er en samling af vores ti mest populære blogs fra sidste år. Tilbyder en oversigt over de trendende emner fra sidste år, som efterfølges af en kategori-vis samling af de bedste læsninger fra sidste år.

Bedste 10 blogs

1. Maskinlæring til handel - Hvordan forudsiger aktiekurser ved hjælp af regression?

Denne blog opsummerer, hvorfor Machine Learning er blevet sådan et brusord for nylig. Forfatteren giver dig forskellige scenarier, hvor et computerprogram kommer på som en mere passende ressource end et menneskeligt sind. Machine Learning bliver brugt længe. I 1763 offentliggjorde Thomas Bayes et værk 'Et essay til løsning af et problem i doktrinen om chancer', som førte til 'Bayes regel', en af ​​de vigtige algoritmer, der blev brugt i maskinlæring. I dag findes applikationer af Machine Learning overalt, denne blog uddyber implementeringen af ​​strategier som Linear Regression.

2. Klassificeringsstrategi for maskinlæring i Python

Denne blog er en trin for trin guide til, hvordan du implementerer maskinlæringsklassificeringsalgoritme på S & P500 ved hjælp af Support Vector Classifier (SVC). SVC'er overvåges for læringsklassificeringsmodeller. Artiklen fører dig gennem den lineære proces med implementering af klassificeringsstrategien for maskinlæring i Python, der starter fra import af bibliotekerne, til hentning af data og bestemmelse af målvariablen. Det næste trin er oprettelse af variabler til at teste og opdele datasætopdelingen og oprette klassificeringsmodellen for maskinlæring ved hjælp af togets datasæt.

3. Top Algo-handelsplatforme i Indien

Fremkomsten af ​​algoritmisk handel har omskrevet reglerne for traditionel mægling. Med betydelige mængder på børserne, der nu handles ved hjælp af sofistikerede algoritmer, er det bydende nødvendigt, at forhandlere skal være fuldt opmærksomme på de handelsplatforme, der giver dem mulighed for at implementere deres strategier og forblive konkurrencedygtige. Denne opskrivning gør opmærksom på de bedste handelsplatforme og værktøjer: Omnesys NEST, Presto ATS, ODIN, FLEXTRADE, AlgoNomics, MetaTrader, AmiBroker, NinjaTrader.

4. Top 9 Cryptocurrency-handelsplatforme

Artiklen dækker 9 bedste Cryptocurrency-udvekslinger: eToro, Kraken, Poloniex, BitFinex, HitBTC, Bittrex, BitMEX, Coinbase og Localbitcoins. Cryptocurrency-handel har vundet betydelig popularitet på grund af mange logiske aspekter. Begrebet Cryptocurrency er baseret på videndeling på en distribueret platform. Hele transaktionen er for alle at se. De indtastede data kan ikke ændres, og de kan heller ikke fjernes, hvilket muliggør et system med fuld gennemsigtighed og tillid. Hele pengestrømmen til arbejdsmodellen er ud over den traditionelle praksis og dermed den stigende interesse for emnet. Læs videre for at vide, hvordan man kan være en del af båndvognen.

5. Algoritmiske handelsstrategier, paradigmer og modelleringsideer

Efter at have lært det grundlæggende i Algo Trading, erhvervelse af viden om handelsstrategier det sekundære uddannelsesniveau. En algoritme er bare et sæt instruktioner eller regler. Disse regelsæt bruges derefter på en børs til at automatisere udførelsen af ​​ordrer uden menneskelig indgriben. Dette koncept kaldes algoritmisk handel. Artiklen uddyber yderligere nogle af handelsstrategierne.

6. Topkurser efter MBA Finance

Selv efter det dramatiske skift i den teknologiske sfære er finansjobs lige så efterspurgte som roller i teknologisektoren eller andre domæner. MBA-kandidater i finansiering beviser, at de kan gøre en forskel som ledere i mange forskellige brancher. Denne artikel viser de bedste kurser efter MBA-finansiering, som studerende kan tage for at forbedre deres økonomikarriere.

7. Lav tekniske indikatorer i Python

Teknisk indikator er i det væsentlige en matematisk repræsentation baseret på datasæt som pris (høj, lav, åben, tæt osv.) Eller omfanget af en sikkerhed til forventede prisudviklinger. Der er flere slags tekniske indikatorer, der bruges til at analysere og detektere kursens bevægelsesretning. Denne blog skal tage dig gennem en grundig beskrivelse af de forskellige indikatorer som EVM, Moving Average (MA), Rate of Change (ROC), Bollinger Bands, Force Index. Handlere bruger dem til at studere den kortsigtede prisbevægelse, da de ikke viser sig meget nyttige for langtidsinvestorer. Læs hele artiklen for at lære, hvordan du bruger det samme til dine egne handler.

8. Lær algoritmisk handel: En trinvis vejledning

Med boomet i teknologiske fremskridt inden for handel og applikationer på det finansielle marked, er algoritmisk handel og højfrekvent handel velkommen og accepteret af børser over hele verden. Inden for et årti er det sikker på at være den mest almindelige måde at handle på de udviklede markeder på. Denne artikel skal hjælpe dig med at lære, hvordan du bruger algoritmer til at handle markeder med profit.

9. Prognosemarkeder ved hjælp af eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)

Talrige maskinindlæringsmodeller som lineær / logistisk regression, supportvektormaskiner, neurale netværk, træbaserede modeller osv. Bliver prøvet og anvendt i et forsøg på at analysere og forudsige markederne. Forskere har fundet, at nogle modeller har større succesrate sammenlignet med andre modeller for maskinlæring. eXtreme Gradient Boosting, også kaldet XGBoost, er en sådan maskinlæringsmodel, der har modtaget rave fra maskinlæringsudøvere. I dette indlæg dækkede vi det grundlæggende i XGBoost, en vindermodel for mange kaggle-konkurrencer og forsøgte at udvikle en XGBoost-bestandsprognosemodel ved hjælp af pakken “xgboost” i R-programmering.

10. Væsentlige bøger om algoritmisk handel

Et godt udgangspunkt for en håbende erhvervsdrivende ville være at hente en god bog, fordybe sig og absorbere alt det, bogen har at tilbyde. Dette indlæg kaster ned hovedfokusområder for håbefulde kvanter og dækker nogle af de gode læsninger i hver af disse kategorier. Stillingen deler også en omfattende liste over bøger, der betragtes som must-reads for håbefulde algo-handlende.

Grundlæggende om Algo-handel

- Hvorfor skal du foretage algoritmisk handel?

Denne artikel uddyber, hvordan nøjagtighed af maskiner tjener et mirakuløst formål med højfrekvenshandel, og hvorfor det er et smart træk at vedtage maskiner til at tage dine økonomiske beslutninger.

- Lær algoritmisk handel: En trinvis vejledning

Med boomet i teknologiske fremskridt inden for handel og applikationer på det finansielle marked, er algoritmisk handel og højfrekvent handel velkommen og accepteret af børser over hele verden. Læs den fulde blog for at få en trinvis forståelse af algoritmisk handel.

- Opsætning af en Algo Trading Desk

Domæne viden, dygtige ressourcer, teknologi og infrastruktur i form af hardware og software er de grundlæggende krav til etablering af enhver virksomhed eller opstart. Denne blog giver dig et overblik over kravene til oprettelse af en algoritmisk desk desk eller firma.

- Hvordan får jeg finansiering til din handelsstrategi?

Hvis du er ivrig efter at få din strategi finansieret af nogen, bliver du nødt til at have mindst 2 års værdi af en sammenhængende, lønsom track record. Læs videre for at kende det perfekte køreplan for at få din handelsstrategi finansieret.

- Introduktion til markedsfremstilling & strategier for højfrekvenshandel

Bloggen giver en introduktion til markedets grundlæggende funktionaliteter og markedsproducenter, der er agenter, der er klar til at købe og sælge værdipapirer på de finansielle markeder. Resten af ​​markedsdeltagerne er derfor altid garanteret modpart for deres transaktioner. Udforsk artiklen for at vide mere om emnet.

- Hvad er markedets mikrostruktur?

Markedsmikrostruktur beskæftiger sig med spørgsmål om markedsstruktur og design, prisdannelse, prisopdagelse, transaktions- og timingomkostninger, information & videregivelse og investoradfærd. Det er den funktionelle opsætning af et marked, der fungerer under et givet sæt regler og tilbud.

- Væksten og fremtiden for algoritmisk handel

Algoritmisk handel er blandt de mest omtalte teknologier i de senere år. Det har givet handelsfirmaerne mere magt på de hurtigt udviklende markeder ved at eliminere menneskelige fejl og ændre den måde, de finansielle markeder hænger sammen i dag.

- En algoritmisk handelsguide til detailhandlere

Hvis du handler en strategi, der er rentabel for dig, skal du være i stand til at øge antallet af rentable handler for at tjene mere. I handel sker tabene og gevinsterne sammen. Du kommer kun rentabelt ud, når dine gevinster kompenserer dine tab nok til at redegøre for din indsats og omkostninger. Algoritmisk handel er en måde at gøre det samme på.

Du kan også læse mere om følgende:

  1. Bedste 10 blogs
  2. Grundlæggende om Algo-handel
  3. Algo handelsstrategier og indikatorer
  4. Værktøjer og platforme
  5. Karriererådgivning

(Læs mere her: http://tinyurl.com/ya4u523h)