Tres líneas de código para implementar estrategias de retroalimentación de noticias de la industria de aprendizaje automático de Argos

El autor:No hay nada, Fecha: 2020-04-23 18:51:02
Las etiquetas:EstudioMi Lenguaje

El pueblo de Argos

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

La flauta de las vacas

Argus ργος, el gigante de los cien ojos de la mitología griega El sistema es un proyecto en línea de los inventores, que, después de cinco años de investigación y desarrollo, monitoriza en toda la red los fluctuaciones de precios de futuros, acciones, opciones, productos básicos y divisas, así como la información relacionada con ellos. La red neuronal de inteligencia artificial (IAN) está a la vanguardia de la tecnología y ha sido entrenada cientos de millones de veces. Es posible predecir las cotizaciones de las acciones, predecir los cambios en los precios de los activos financieros, predecir la volatilidad del S&P 500, optimizar las carteras, predecir las fluctuaciones de los precios basadas en los titulares de las noticias.

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El aterrizaje

Y aunque es una broma, el hecho embarazoso es que resulta mucho mejor que el Argos, que usa tecnología de IA para hacer el contradicho, que predice el aumento de las ventas y el descenso de las compras. Algunas personas están locas, y yo tengo miedo de otras personas, porque eso predice el estado de ánimo del público, el deseo de ganar dinero, y viceversa.

La estrategia

Gracias a la sólida compatibilidad con la sintaxis de la plataforma de los inventores, para una presentación más intuitiva, se ha seleccionado una versión mejorada del lenguaje My. La fuente de datos devuelve una fracción de 0 a 1 para describir la probabilidad de que se produzca una variedad, el usuario necesita obtener datos de otras variedades, puede modificar el nombre de variedad en la URL del código de la política.

Los efectos

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Por último

Para definir su propia fuente de datos de terceros, consulte la API.https://www.fmz.com/api#exchange.getdataEsta estrategia es sólo una demostración de cómo llamar a una fuente de datos de terceros para hacer una verificación de retest, ¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡


(*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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