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तीन पंक्तियों के कोड ने अल्गोस मशीन लर्निंग को तेजी से उद्योग समाचारों को समझने के लिए विरोधी दांत रणनीतियों को लागू किया

लेखक:शून्य, दिनांकः 2020-04-23 18:51:02
टैगःशिक्षणMy भाषा

अल्गोस

https://www.quantinfo.com/Argus/

गाय की खाल

अर्गस (Argus ργος) यूनानी पौराणिक कथाओं का एक सौ आंखों वाला विशालकाय यह प्रणाली आविष्कारक के लिए एक व्यापक ग्राहक ऑनलाइन परियोजना है, जो पांच साल के अनुसंधान और विकास के बाद, वायदा, शेयर, विकल्प, वस्तुओं और विदेशी मुद्रा जैसे मूल्य में उतार-चढ़ाव और संबंधित जानकारी की निगरानी करती है। यह तकनीक का सबसे उन्नत एआई तंत्रिका नेटवर्क है, जिसे सैकड़ों मिलियन बार प्रशिक्षित किया गया है। स्टॉक की प्रभावी सूचीबद्ध बोली, वित्तीय परिसंपत्तियों के मूल्य परिवर्तन, S&P 500 सूचकांक में उतार-चढ़ाव, पोर्टफोलियो अनुकूलन, समाचार शीर्षक के आधार पर मूल्य उतार-चढ़ाव का अनुमान लगाने में सक्षम

三行代码实现阿尔戈斯机器学习快速解读行业新闻的反指策略

लैंडिंग

हालांकि यह अच्छा है, लेकिन अजीब तथ्य यह है कि यह AI तकनीक का उपयोग करने वाले Argos के विपरीत बेहतर है, जो तेजी से बिक्री का अनुमान लगाता है और गिरावट का अनुमान लगाता है। कुछ लोग पागल हैं, मुझे डर है, क्योंकि यह जनता की भावनाओं का भविष्यवाणी करता है, पैसा बनाने की इच्छा, और इसके विपरीत।

रणनीति

आविष्कारक के मंच के मजबूत सिंटेक्स समर्थन के साथ, सबसे सहज प्रदर्शन के लिए, एक उन्नत संस्करण की My भाषा का चयन किया गया है, डेटा स्रोत एक 0 से 1 के बीच एक अंश को वापस लौटाता है, जो कि मुर्गी की संभावना को दर्शाता है, उपयोगकर्ता को अन्य किस्मों के डेटा को प्राप्त करने की आवश्यकता होती है, नीति कोड URL में किस्मों के नाम को संशोधित करना संभव है।

प्रभाव

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अंत में

यदि आप अपने स्वयं के तृतीय-पक्ष डेटा स्रोतों को परिभाषित करना चाहते हैं, तो एपीआई देखेंhttps://www.fmz.com/api#exchange.getdataयह रणनीति केवल यह दिखाने के लिए है कि तीसरे पक्ष के डेटा स्रोतों को कैसे कॉल किया जाए ताकि वे सत्यापन के लिए पुनः परीक्षण कर सकें, कृपया वास्तविक नहीं!


(*backtest
start: 2019-10-01 00:00:00
end: 2020-04-21 23:59:00
period: 1h
basePeriod: 1h
exchanges: [{"eid":"Bitfinex","currency":"BTC_USD"}]
*)

预测值:DATA('https://www.quantinfo.com/API/Argus/history?symbol=比特币');
预测值>HV(预测值, 5)&&预测值>0.6,SPK;
预测值<LV(预测值, 10)&&预测值<0.4,BPK;

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