Reveja: O Deep Learning é usado em finanças apenas de maneiras limitadas, principalmente no comércio, e mesmo lá os aplicativos são restritos e focados em estratégias específicas, como o High Frequency Trading (HFT). Existem também exemplos de uso da DL para extrair sinais, como notícias de sentimentos e notícias, mas esses são apenas periféricos, com pouca influência geral nas principais estratégias, modelos e conceitos financeiros. Outras respostas aqui fornecem uma boa imagem do escopo de tais usos.P... Consulte Mais informação

Reveja: O objetivo principal da análise de big data é ajudar as empresas a tomar decisões de negócios mais informadas, permitindo que o DATA Scientist, modeladores preditivos e outros profissionais de análise analisem grandes volumes de dados de transações, bem como outras formas de dados que não podem ser exploradas pela inteligência comercial convencional Programas (BI).Cursos de Big Data no IntellipaatIsso pode incluir logs do servidor da Web e dados do Click Click Stream da Internet, conteúdo de míd... Consulte Mais informação

Reveja: O setor financeiro é amplo e diferentes segmentos têm diferentes casos de uso para aprendizado de máquina. Em geral, há menos aprendizado de máquina nas finanças do que as pessoas de fora podem imaginar. Quando entrei para a indústria, embora o termo "aprendizado de máquina" não fosse muito comum, havia previsto uma tonelada de métodos muito complexos usados ​​para manipular dados e fazer previsões. De fato, a maioria dos problemas de negócios em finanças tem soluções diretas que não e... Consulte Mais informação

Reveja: Sites como Kaggle vale a pena procurar brevemente por conjuntos de dados, caso você encontre um que seja relevante para o seu projeto. Além disso, a empresa em que trabalho, Gengo, publicou um artigo sobre o melhores conjuntos de dados financeiros em que você pode estar interessado. No entanto, ao usar esses conjuntos de dados, você deve ter certeza de que eles são totalmente relevantes e úteis para a sua IA. Se você tentar treinar usando dados com tags irrelevantes, corre o risco de problemas c... Consulte Mais informação

Reveja: Esse é um caso de uso bastante específico para o qual você está procurando um pacote. É como perguntar se R possui um pacote para ajustar modelos de regressão a um conjunto de dados muito específico, o que será difícil de encontrar, pelo menos no CRAN.Eu sugiro olhar para pacotes como Página em r-project.org (TTR) para análise financeira (contém boas implementações de indicadores técnicos como VWAP, RSI etc.) e Página em r-project.org (nnet) para redes neurais. Como alternativa, você pode implem... Consulte Mais informação

Reveja: Sou um operador profissional e movi bilhões de dólares em ações através de sistemas de negociação eletrônica. Deixe-me contar três maneiras de usar o Machine Learning.Para melhorar o que eu já faço. Quando apliquei uma análise de dados séria à minha negociação, identifiquei 36 estratégias de negociação discretas, que implementei e executei números em quatro aspectos das operações aplicadas: o que arriscar, quando obter lucro, lucro: taxa de perda e derrapagem. Com essa análise, enfatizei algumas... Consulte Mais informação

Reveja: Na minha opinião, as principais diferenças resultam de diferenças nos dados. No setor financeiro, os dados são (muito) barulhentos e geralmente não estacionários. Os "sinais" não podem ser separados do "ruído" de nenhuma maneira única, por uma questão de princípio. Isso é muito diferente do, digamos, processamento de imagem, onde o nível de ruído pode ser controlado, pelo menos em princípio. Além disso, a noção de dados não estacionários é inexistente para o processamento de ... Consulte Mais informação