Beste algoritmiske handelsblogger fra 2017

Vi begynner 2018 med så mye å se frem til. La oss ta en titt på hva som var fantastisk i 2017 med definitivt det beste som kommer frem. Her er en samling av våre ti mest populære blogger fra i fjor. Tilbyr et sammendrag av de mest populære temaene fra i fjor, som blir fulgt av en kategorismessig samling av de beste lesene fra i fjor.

10 beste blogger

1. Maskinlæring for handel - Hvordan forutsi aksjekurser ved bruk av regresjon?

Denne bloggen oppsummerer hvorfor har Machine Learning blitt et sånt buzz-ord i det siste. Forfatteren gir deg forskjellige scenarier der et dataprogram kommer på som en mer passende ressurs enn et menneskesinn. Machine Learning blir ansatt lenge. I 1763 publiserte Thomas Bayes et verk ‘Et essay mot å løse et problem i doktrinen om sjanser’ som førte til ‘Bayes regel’, en av de viktige algoritmene som ble brukt i maskinlæring. I dag er applikasjoner av maskinlæring overalt, denne bloggen utdyper implementeringen av strategier som Linear Regression.

2. Machine Learning Classification Strategy In Python

Denne bloggen er en trinnvis guide for hvordan du implementerer maskinlæring klassifiseringsalgoritme på S & P500 ved å bruke Support Vector Classifier (SVC). SVC er overvåket læringsklassifiseringsmodeller. Artikkelen tar deg gjennom den lineære prosessen med å implementere klassifiseringsstrategien for maskinlæring i Python, som begynner fra import av bibliotekene, til å hente data og bestemme målvariabelen. Det neste trinnet er å lage variabler for å teste og trene datasett, og opprette klassifiseringsmodellen for maskinlæring ved hjelp av togets datasett.

3. Topp Algo-handelsplattformer i India

Ankomsten av algoritmisk handel har skrevet om reglene for tradisjonell megling. Med betydelige volumer på børsene som nå omsettes ved hjelp av sofistikerte algoritmer, er det viktig at handelsmenn skal være fullt klar over handelsplattformene som vil gjøre dem i stand til å implementere strategiene sine og forbli konkurransedyktige. Denne oppskrivningen gjør oppmerksom på de beste handelsplattformene og verktøyene: Omnesys NEST, Presto ATS, ODIN, FLEXTRADE, AlgoNomics, MetaTrader, AmiBroker, NinjaTrader.

4. Topp 9 Cryptocurrency handelsplattformer

Artikkelen dekker 9 beste Cryptocurrency-utvekslinger: eToro, Kraken, Poloniex, BitFinex, HitBTC, Bittrex, BitMEX, Coinbase og Localbitcoins. Cryptocurrency trading har fått betydelig popularitet på grunn av mange logiske aspekter. Konseptet Cryptocurrency er basert på kunnskapsdeling på en distribuert plattform. Hele transaksjonen er for alle å se. Dataene som er lagt inn, kan ikke endres, og de kan heller ikke fjernes, noe som muliggjør et system med full åpenhet og tillit. Hele pengestrømmen for arbeidsmodellen er utenfor tradisjonell praksis og derav den økende interessen for faget. Les videre for å vite hvordan du kan være en del av bandwagon.

5. Algoritmiske handelsstrategier, paradigmer og modelleringsideer

Etter å ha lært det grunnleggende om Algo Trading, er å skaffe seg kunnskapen om handelsstrategier det videregående utdanningsnivået. En algoritme er bare et sett med instruksjoner eller regler. Disse reglene blir deretter brukt på en børs for å automatisere utførelsen av ordrer uten menneskelig innblanding. Dette konseptet kalles algoritmisk handel. Artikkelen utdyper videre noen av handelsstrategiene.

6. Toppkurs etter MBA Finance

Selv etter det dramatiske skiftet i den teknologiske sfæren, er finansjobber like etterspurt som roller i teknologisektoren eller andre domener. MBA-kandidater i finans beviser at de kan utgjøre en forskjell som ledere i mange forskjellige bransjer. Denne artikkelen viser de beste kursene etter MBA-finansiering som studenter kan ta opp for å forbedre sin finanskarriere.

7. Bygg tekniske indikatorer i Python

Teknisk indikator er i hovedsak en matematisk representasjon basert på datasett som pris (høy, lav, åpen, lukket, etc.) eller volum av en sikkerhet for å predikere prisutviklingen. Det er flere typer tekniske indikatorer som brukes til å analysere og oppdage bevegelsesretningen til prisen. Denne bloggen skal ta deg gjennom en grundig beskrivelse av de forskjellige indikatorene som EVM, Moving Average (MA), Rate of Change (ROC), Bollinger Bands, Force Index. Næringsdrivende bruker dem for å studere den kortsiktige prisbevegelsen siden de ikke viser seg veldig nyttige for langsiktige investorer. Les hele artikkelen for å lære hvordan du kan bruke det samme til dine egne handler.

8. Lær algoritmisk handel: en trinnvis guide

Med den høye økningen i teknologiske fremskritt innen handel og finansmarkedsapplikasjoner, blir algoritmisk handel og høyfrekvent handel ønsket velkommen og akseptert av børser over hele verden. I løpet av et tiår er det sikker på å være den vanligste måten å handle på i de utviklede markedene. Denne artikkelen skal hjelpe deg å lære hvordan du bruker algoritmer for å handle markeder lønnsomt.

9. Prognosemarkeder ved bruk av eXtreme Gradient Boosting (XGBoost)

Tallrike maskinlæringsmodeller som Lineær / Logistisk regresjon, Support Vector Machines, Neural Networks, Tree-baserte modeller etc. blir prøvd og brukt i et forsøk på å analysere og forutsi markedene. Forskere har funnet ut at noen modeller har mer suksessrate sammenlignet med andre maskinlæringsmodeller. eXtreme Gradient Boosting også kalt XGBoost er en slik maskinlæringsmodell som har mottatt rave fra maskinlæringsutøverne. I dette innlegget dekket vi det grunnleggende om XGBoost, en vinnermodell for mange kaggle-konkurranser og forsøkte å utvikle en XGBoost-aksjeprognosemodell ved å bruke "xgboost" -pakken i R-programmering.

10. Viktige bøker om algoritmisk handel

Et godt utgangspunkt for en ambisiøs næringsdrivende ville være å plukke opp en god bok, fordype seg og absorbere alt boka har å tilby. Dette innlegget peker ned sentrale fokusområder for håpefulle spørsmål og dekker noen av godlesningene i hver av disse kategoriene. Innlegget deler også en omfattende liste over bøker som anses som måleser for fremtidige alghandlere.

Grunnleggende om Algo-handel

- Hvorfor bør du gjøre algoritmisk handel?

Denne artikkelen utdyper hvordan nøyaktighet av maskiner tjener et mirakuløst formål for høyfrekvenshandel, og hvorfor det er et smart grep å ta i bruk maskiner for å ta dine økonomiske beslutninger.

- Lær algoritmisk handel: en trinnvis guide

Med den høye økningen i teknologiske fremskritt innen handel og finansmarkedsapplikasjoner, blir algoritmisk handel og høyfrekvent handel ønsket velkommen og akseptert av børser over hele verden. Les hele bloggen for å få en trinnvis forståelse av algoritmisk handel.

- Sette opp en Algo Trading Desk

Domenekunnskap, dyktige ressurser, teknologi og infrastruktur i form av maskinvare og programvare er de grunnleggende kravene for å etablere enhver virksomhet eller oppstart. Denne bloggen gir deg en oversikt over kravene til å sette opp en algoritmisk handelspult eller firma.

- Hvordan få midler til handelsstrategien din?

Hvis du er opptatt av å få strategien din finansiert av noen, må du ha minst to års verdi av jevn lønnsom resultater. Les videre for å vite det perfekte veikartet for å få finansiert handelsstrategien.

- Introduksjon til strategier for markedsføring og høyfrekvens

Bloggen tilbyr en introduksjon til markedets grunnleggende funksjonalitet og markedsaktører som er agenter som står klare til å kjøpe og selge verdipapirer i finansmarkedene. Resten av markedsdeltakerne er derfor alltid garantert motpart for sine transaksjoner. Utforsk artikkelen for å vite mer om emnet.

- Hva er markedsmikrostruktur?

Markedsmikrostruktur omhandler spørsmål om markedsstruktur og design, prisdannelse, prisoppdagelse, transaksjons- og timingskostnader, informasjon og avsløring, og investoratferd. Det er det funksjonelle oppsettet for et marked som fungerer under et gitt sett med regler og avtaler.

- Veksten og fremtiden for algoritmisk handel

Algoritmisk handel er blant de mest omtalte teknologiene de siste årene. Det har gitt handelsfirmaer mer makt i de raskt utviklende markedene ved å eliminere menneskelige feil og endre måten finansmarkeder henger sammen i dag.

- En algoritmisk handelsguide for detaljhandlere

Hvis du handler en strategi som er lønnsom for deg, må du kunne øke antall lønnsomme handler for å tjene mer. I handel skjer tapene og gevinstene sammen. Du kommer kun lønnsomt når gevinstene kompenserer tapene dine nok til å gjøre rede for innsatsen og kostnadene dine. Algoritmisk handel er en måte å gjøre det samme på.

Du kan lese mer om følgende også:

  1. 10 beste blogger
  2. Grunnleggende om Algo-handel
  3. Algo handelsstrategier og indikatorer
  4. Verktøy og plattformer
  5. Karriereråd

(Les mer her: http://tinyurl.com/ya4u523h)