Yury Kirillov / Perfil

La principal diferencia del sistema de trading que se propone en el artículo consiste en el uso de las herramientas matemáticas para analizar las cotizaciones bursátiles. En este sistema, se aplica la filtración digital y la estimación espectral de las series temporales discretas. Han sido descritos los aspectos teóricos de la estrategia y ha sido construido el Asesor Experto (EA) para testearla.

Este artículo continúa la serie de publicaciones sobre las neuroredes profundas. Vamos a analizar la selección de ejemplos (eliminación de ruidos), la reducción de los datos de entrada y la división del conjunto en train/val/test durante la preparación de los datos.

En este segundo artículo de la serie sobre redes neuronales profundas se analizarán la transformación y la selección en el proceso de preparación de los datos para el entrenamiento del modelo.

Esta serie de artículos continúa y desarrolla el tema de las neuroredes profundas (DNN), que ha sido incluidas en los últimos tiempos en muchas áreas aplicadas, incluyendo el trading. Se analizan las corrientes de dicho tema, comprobándose con experimentos prácticos los nuevos métodos e ideas. El primer artículo de la serie está dedicado a la preparación de los datos para las DNN.

En el artículo se analiza la ideología y la metodología de construcción de un sistema recomendatorio para el comercio operativo usando como base la combinación de las posibilidades de pronosticación con la ayuda del análisis espectral singular (AES) y un método importante de aprendizaje de máquinas basado en el teorema de Bayes.

Las tecnologías en la nube se difunden ampliamente. Tenemos a nuestra disposición tanto los repositorios de pago, como gratuitos. ¿Podemos usarlos en el trading? En este artículo se propone la tecnología para el intercambio de datos entre los terminales con el uso de los repositorios en la nube.