Tssb - ( المتاجرة نظام التوليف - و - زيادة )

رائدة في مجال التعلم الآلي أمب غير الخطية تطوير نظام التداول وإشارة بوستينغفيلتيرينغ منذ عام 1979. بدأت مجموعة أبحاث رادين في عام 1982 وأشرف على تطوير بريسم (نمط التعرف على المعلومات النمذجة التجميعية). تشارتيرد ماركيت تيشنيشيان معتمدة من قبل جمعية فنيي السوق منذ عام 1992. حقوق الملكية المتداول التاجر ل الرمح، ليدز و كيلوغ 1997 2002. أستاذ مساعد المالية تدريس دورة على مستوى الدراسات العليا في التحليل الفني واستخراج البيانات والتحليلات التنبؤية لطلاب الماجستير في إدارة الأعمال والهندسة المالية من عام 2002 إلى عام 2011. مؤلف من التحليل الفني القائم على الأدلة التي نشرتها جون ويلي أمب أبناء 2006. أول كتاب شعبي للتعامل مع التحيز التعدين البيانات وطريقة مونتي كارلو بيروموتاتيون لتوليد التحيز القيم p الحرة. المصمم المشارك ل تسسب (تجميع نظام التداول وتعزيز) منصة برمجيات لتطوير الآلي للنظم التجارية القائمة على نموذج التنبؤ التنبؤي سليمة إحصائيا. المؤلف أمب محرر من آلة التعلم إحصائيا الصوت لتجارة خوارزمية من الأدوات المالية. تطوير أنظمة التداول القائم على نموذج التنبؤي باستخدام تسسب. اقترح طريقة لتنقية المؤشرات و فيكس النقي استحدث مفهوم تعزيز إشارة: استخدام آلة التعلم لتعزيز أداء الاستراتيجيات القائمة. تحريك استقرار ارتباط النافذة واستخدامها في تقييم المؤشر، مجلة جمعية الفنيين بالسوق، ربيع 1992 ص 21-28 التعرف على الأنماط مرشحات الإشارات، مجلة جمعية فنيي السوق، ربيع 1991، ص ص2-2-51 طريقة خلية المؤشر موسوعة مؤشرات السوق الفنية، الفصل 15، كولبي أند مايرز، داو جونز-إيروين، 1988 التعرف على نمط الذكاء الاصطناعي المطبق على التنبؤات اتجاهات الأسواق المالية، مجلة رابطة تقنيين السوق، مايو 1985 ص 91-132 الذكاء الاصطناعي أمبير نمط التعرف على مساعدة محلل السوق، المالية واستعراض البرمجيات الاستثمار، ثلاثة جزء تعليمي، الصيف، الخريف أمبير الشتاء الطبعة 1984. سيبرنيتيكش، نهج التداول ل 80، مجلة السلع، يناير 1980. الأدلة على التحليل الفني: تطبيق العلمية الطريقة والاستدلال الإحصائي لإشارات التداول. جون وايلي أمب سونس، تشرين الثاني / نوفمبر 2006 مؤشرات معنوية منقحة لسوق الأوراق المالية نشرت في مجلة التحليل الفني، 2010. وتشمل المصالح الخارجية دافيدس التزلج، والمشي، والحياكة، وبوق الجاز. الدكتور تيموثي الماجستير لديه درجة الدكتوراه في الإحصاء، مع تخصصات في الإحصاءات التطبيقية والعددية الحسابية. وهو مؤلف من أربعة كتب تحظى بتقدير كبير على الذكاء الاصطناعي (وصفات الشبكة العصبية العملية في C الإشارات ومعالجة الصور مع الشبكات العصبية خوارزميات متقدمة للشبكات العصبية العصبية، رواية، والخوارزميات الهجينة للتنبؤ سلسلة الوقت وقد عمل الدكتور ماسترز في مجال التداول الآلي للأدوات المالية منذ عام 1995. وقبل ذلك قام بتطوير برامج للهندسة الطبية الحيوية وتطبيقات الاستشعار عن بعد، وتركز أبحاثه الحالية على خوارزميات للتحكم في تحيز استخراج البيانات من أجل تقييم ما يمكن أن يحققه نظام التداول الآلي الآلي كما تقوم بتطوير أدوات رسومية وتحليلية لمساعدة التجار الماليين على فهم ديناميات السوق بشكل أفضل، وتشمل اهتماماته الخارجية الموسيقى (يلعب لوحة المفاتيح والكمان والباص في عدة نطاقات) وفنون الدفاع عن النفس (وهو حزام أسود من الدرجة الثانية يدرس واشين - ريو الكاراتيه مع الماجستير هيدي أوشياي.) المزيد عن تيم الماجستير، بما في ذلك معلومات عن كتابه الأخير تقييم وتحسين التنبؤ والتصنيف. يمكن العثور عليها في TimothyMasters. info. حول المؤلف: ديفيد أرونسون هو رائد في التعلم الآلي وتطوير نظام التداول غير الخطية وإشارة بوستينجفيلتيرينغ. وقد عمل في هذا المجال منذ عام 1979، وكان فني السوق تشارترد مصدقة من قبل جمعية فنيي السوق منذ عام 1992. وكان أستاذا مساعدا في التمويل، وتدرس بانتظام لطلاب الماجستير في إدارة الأعمال والهندسة المالية دورة على مستوى الدراسات العليا في التحليل الفني، واستخراج البيانات والتحليلات التنبؤية. نشر كتابه الرائد القائم على التحليل الفني القائم على الأدلة من قبل جون وايلي أمب أبناء 2006. تيموثي الماجستير حصل على درجة الدكتوراه في الإحصاءات الرياضية مع التخصص في الحوسبة العددية. ومنذ ذلك الحين عمل باستمرار كمستشار مستقل للحكومة والصناعة. تركيزه الحالي هو أساليب لتقييم أنظمة التداول في السوق المالية. وقد كتب خمسة كتب عن التنبؤ، والتصنيف، والتطبيقات العملية للشبكات العصبية: وصفات الشبكة العصبية العملية في C (الصحافة الأكاديمية، 1993) معالجة الإشارات ومعالجة الصور مع الشبكات العصبية (وايلي، 1994) خوارزميات متقدمة للشبكات العصبية (وايلي، 1995 (ويلي، 1995) تقييم وتحسين التنبؤ والتصنيف (كريتسباس، 2013) يمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات على موقعه على الويب: TimothyMasters. info تعلم الآلة الإحصائية إحصائيا للتداول الحسابي للأدوات المالية تطوير نظم التداول القائم على نموذج التنبؤي باستخدام تسب مؤلفة من قبل ديفيد أرونسون، تيموثي الماجستير هذا الكتاب يخدم غرضين. أولا، أنه يعلم أهمية استخدام أساليب إحصائية متطورة ولكن يمكن الوصول إليها لتقييم نظام التداول قبل وضعها على استخدام العالم الحقيقي. من أجل استيعاب القراء ذات خلفية رياضية محدودة، يتم توضيح هذه التقنيات مع أمثلة خطوة بخطوة باستخدام بيانات السوق الفعلية، ويتم شرح جميع الأمثلة بلغة واضحة. ثانيا، يبين هذا الكتاب كيف يمكن استخدام برنامج مجاني تسسب (نظام التداول أمبير التعزيز) لتطوير واختبار أنظمة التداول. خوارزميات التعلم الآلي والخوارزمية المتوفرة في تسب تتجاوز بكثير تلك المتوفرة في غيرها من البرامج الجاهزة لتطوير الرف. والاستخدام الذكي لهذه التقنيات الحديثة يحسن إلى حد كبير من احتمال الحصول على نظام التداول الذي تستمر نتائجه الخلفية المثيرة للإعجاب عند استخدام النظام في حساب التداول. من بين أمور أخرى، وهذا الكتاب يعلم القارئ كيفية: تقدير الأداء المستقبلي مع خوارزميات صارمة تقييم تأثير حظا سعيدا في باكتيستس الكشف عن الإفراط قبل نشر النظام الخاص بك تقدير التحيز الأداء بسبب تركيب نموذج واختيار أنظمة متفوقة على ما يبدو استخدام الدولة من فرق من النماذج الفنية لتشكيل قرارات التجارة التوافقية بناء محافظ الأمثل لأنظمة التداول واختبار صارم للأداء المتوقع بحث الآلاف من الأسواق للعثور على مجموعات فرعية يمكن التنبؤ بها بشكل خاص إنشاء أنظمة التداول التي تتخصص في أنظمة السوق محددة مثل ترندينغفلات أو هايلو التقلب ويمكن الاطلاع على مزيد من المعلومات حول برنامج تسسب في تسبسوفتوار دوت كوم. تاريخ النشر: 01 2013 ISBNEAN13: 148950771X 9781489507716 عدد الصفحات: 520 نوع التجليد: الولايات المتحدة التجارة ورقة تريم الحجم: 7.44quot x 9.69quot اللغة: الإنجليزية اللون: أبيض وأسود فئات ذات صلة: الأعمال أمبير التنبؤ الاقتصادي هذا هو إطار الأتمتة لتجميع النظام التجاري و بوستينغ (تسسب). تسسب هو حزمة لطيفة المتاحة هنا من هود نهر البحوث لتطوير النظم التجارية القائمة على نموذج التنبؤي، ولكن الآن هو واجهة المستخدم الرسومية فقط والإخراج هو في ملفات سجل مطول. يستخدم إطار تسسبوتيل بيوينوتو لتمكين المستخدم لتشغيل البرنامج النصي تسسب عن طريق استدعاء وظيفة بيثون. كما يوفر المحلل الذي يحول الإخراج تسسب إلى نموذج بيانات هرمية بديهية (انظر الوثائق في tssbrun. py تسسبوتيل بالطبع يعتمد على تسسب اتبع الرابط أعلاه إلى صفحة التحميل ثم ضع الرابط tssb64.exe في باث الخاص بك في مكان ما يعتمد تسسبوتيل أيضا على بيثون و بيوينوتو حزمة. كما تسسب هو حزمة ويندوز فقط، فمن المفترض أن التثبيت والاستخدام سوف تحدث على منصة ويندوز (على الرغم من أن المحللين عبر منصة ويجب أن تعمل في أي بيئة) تسسبوتيل ومن المعروف أن تعمل مع 32 بت بايثون 2.7 - ومن المرجح أن يعمل أيضا مع بيثون 3.X ولكن لم يتم اختباره. ويكون معيار بيوينوتو هو 32 بت محددة في هذه المرحلة - هناك العديد من الشوكات التي تدعي لجعلها تعمل مع 64 بيت بيثون ولكن لم أستطع أن أجعل أي من تلك الأعمال و 32 بت بايثون بيثونو عملت بشكل جيد على بلدي 64 بت تركيب ويندوز 7 و 64 بت تسسب قابل للتنفيذ صفحة التحميل بيثون هنا. وأوصي 2.7.x 32- بت تثبيت ويندوز كتوري من اختيارك وإضافة دليل بايثون إلى باث للراحة. ثم، تحميل حزمة بيوينوتو من هنا. تعليمات التثبيت هنا. بعد ذلك، تحتاج إلى استنساخ هذا المستودع. إذا كنت مستخدم سيغوين مثلي، يمكنك تثبيت واستخدام جيت من قذيفة سيغوين: بدلا من ذلك، هناك إصدار ويندوز من جيت المتاحة هنا. لاحظ أنه عند اختيار دليل لاستنساخ ل، فمن الأفضل لاختيار مسار دون. في ذلك إذا كنت تريد أن تكون قادرا على استخدام المثال كما هو (مثلا C: usersjohn. doeworkspace لن تعمل). ويرجع ذلك إلى تقييد تسسب وقراءة ريد ماركيت هيستوريز. بمجرد استنساخ بنجاح مستودع تسسبوتيل، قم بتشغيل ما يلي. تسسبوتيل نظرة عامة على المكونات يحتوي هذا القسم على نظرة عامة موجزة عن مكونات تسسبوتيل. جميع الوحدات النمطية، والطبقات، والأساليب وجزءا لا يتجزأ من الوثائق على غرار دوكسترينغ لمزيد من التفاصيل. تحتوي هذه الوحدات على الدالة رونتسب () التي يمكن استدعاؤها لاستدعاء تسب لنص معين. تحتوي هذه الوحدة النمطية على فئة أوديتبارزر التي يتم استخدامها في تحليل ملف الإخراج Audit. LOG من تسب. تحتوي هذه الوحدة النمطية على نموذج البيانات المستخدم لتمثيل خرج تشغيل تسسب. يتم إنشاء مثيل تسبرون بواسطة أوديتبارسر عند تحليل ملف Audit. LOG. انظر وثائق دوكسترينغ للحصول على تفاصيل حول النموذج. تحتوي هذه الوحدات على فئة فاربارسر التي يمكن استخدامها لتحليل ملف تعريف متغير تسب. تحتوي هذه الوحدات النمطية على فئة دببارسر التي يمكن استخدامها لتحليل ملف قاعدة بيانات تسسب. هذه الوحدة تحتوي على طريقة سيدليت (). هذه هي وظيفة الأداة المساعدة التي يمكن استخدامها لتسهيل إنشاء ملف النصي بارامتريزد (انظر externalwf. py في أمثلة لمثال على قالب مثبت). استخدام المثال هناك مثال يستخدم المكونات الرئيسية ل تسسبوتيل لتنفيذ حلقة السير إلى الأمام الخارجي. المثال هو تماما مكتفية ذاتيا داخل تسسبوتيل، لذلك تشغيل بسيط مثل: مع عدم وجود حجج، وهذا سوف يعرض شاشة الاستخدام: قبل تشغيل المثال، هنا هو مزيد من التفاصيل حول ما سيحدث فعلا. ويتوقع النموذج عودة اليوم التالي لشركة عب. المرحلة 1.txt هي الحلقة الداخلية للمشي قدما - وهي تخلق ثلاثة نماذج انحدار خطي 2-إنبوت باستخدام اختيار متدرج (في مجموعة استبعاد لمنع استخدام المدخلات الزائدة عن الحاجة) ثم يمضي قدما لمدة 10 سنوات لسنة واحدة (سنة التحقق) . ثم يتم فحص مخرجات المرحلة .1txt لتحديد النماذج التي تحقق أفضل أداء في فترة خارج العينة (أي سنة التحقق). أفضل اثنين من المدخلات 2 نماذج المدخلات في stage2.txt. حلقة المشي الخارجي إلى الأمام، حيث يتم تشغيلها بشكل مستقل كما سوف المدخلات في اثنين من اللجان المختلفة. ثم تدرس المرحلة2.Txt فترة 11 سنة واحدة (مجموعة التدريب الأصلية بالإضافة إلى سنة التحقق) واختبار فترة المشي إلى الأمام (سنة الاختبار). وينبغي أن يكون الأداء في سنة الاختبار تقديرا غير متحيز للأداء المستقبلي لهذا النموذج. وتكرر هذه العملية مرة واحدة في السنة بين لتيار-ستارتغ و لتيار-إندغ المحدد على سطر الأوامر. المثال إخراج ملف. csv perf. csv مع نسب تحسن عامل الربح الطويل للفترات خارج عينة من كل نموذج واللجنة من stage2.txt. لاحظ أنه من خلال الاتفاقية، فإن السنوات المحددة على سطر الأوامر وذكرت في perf. csv هي السنة الأخيرة في مجموعة التدريب. وهكذا لعام 2002، سنة التحقق من عام 2003 وعام الاختبار هو 2004 - وهذا يعني أن الأداء المبلغ عنها في perf. csv لعام 2002 هو نتائج خارج العينة لعام 2004. خرج هيريس من سبيل المثال تشغيل: ومحتويات perf. csv: لاحظ أن هناك على الأرجح العديد من القياسات أكثر من مجرد تحسن الربح تحسين عامل التموينية التي هي مرغوبة من الخارجي المشي إلى الأمام حلقة. هذه يمكن الحصول عليها بسهولة من نموذج البيانات التي تنتجها المحلل ل run2.txt المدى. وتترك هذه العملية ممارسة للآخرين بناء على حالتهم الخاصة. استكشاف الأخطاء وإصلاحها أمبير متفرقات. في حين خلق تسبوتيل، تم العثور على سلوك بيوينوتو لتكون عالية غير ديترمينينيستيك، وخاصة في الحوسبة تسسب مكثفة حسابيا وأيضا قصيرة جدا تسسب يعمل. وأعتقد أن رونتسب الحالي () لتكون قابلة للاستخدام عموما، ولكن سوف تنشأ قضايا أخرى بلا شك. وتعتمد الشفرة على بعض التأخيرات التعسفية ومختلف الشيكات المختلفة التي ينبغي أن تكون زائدة عن الحاجة. وأخيرا، لاحظ أن هناك مضمونة أن يكون الكثير من الإخراج Audit. LOG أن أوديتبارزر لا يدعم. وهو يعمل حاليا لمعيار تراينينغوالك إلى الأمام مع النماذج واللجان، فضلا عن مجموعات البحث. تسب لديها العديد والعديد من الخيارات الأخرى - سيتم إضافة دعم تحليل المستقبل لهذه حسب الحاجة. تسسبوتيل يتضمن مجموعة من الاختبارات وحدة التي ينبغي استخدامها لاختبار الانحدار أي تغييرات أجريت على الإطار. يمكن تنفيذ جميع الاختبارات من دليل الريبو رفيع المستوى باستخدام البرنامج النصي test. bat المضمنة. سترى الكثير من النوافذ القادمة والذهاب من اختبارات رونتسب () - عندما ينتهي هذا يبحث عن موافق أن نرى أن جميع الاختبارات قد مرت.