Indicatori statistici fiabili pentru predicția piețelor financiare: Algoritmi în C++

Evaluare:   (4.4 din 5)

Indicatori statistici fiabili pentru predicția piețelor financiare: Algoritmi în C++ (Timothy Masters)

Recenzii ale cititorilor

Rezumat:

Cartea oferă metode matematice solide pentru ca traderii să identifice problemele din cadrul sistemelor lor de tranzacționare și oferă o perspectivă asupra utilizării diferiților indicatori tehnici. Cartea se adresează programatorilor avansați, în special celor familiarizați cu C++, și acoperă o gamă largă de indicatori bursieri și aplicațiile lor statistice. Cu toate acestea, unii cititori au considerat titlul înșelător în ceea ce privește statisticile și au criticat dependența cărții de codificarea C++.

Avantaje:

Metode solide din punct de vedere matematic pentru abordarea problemelor sistemului de tranzacționare.
Discuții pătrunzătoare despre diverși indicatori tehnici, inclusiv despre cei mai puțin cunoscuți.
Oferă exemple practice de programare în C++ care pot îmbunătăți performanța tranzacțiilor.
Bine scris și accesibil pentru studenții avansați de statistică și sisteme de tranzacționare.
Oferă o perspectivă valoroasă asupra eficacității indicatorilor și a modului de adaptare a acestora.

Dezavantaje:

Titlu înșelător cu privire la prezența analizei statistice.
Necesită cunoștințe avansate de C++ pentru a utiliza pe deplin materialul.
Unii cititori consideră codul și exemplele copleșitoare sau nepractice.
Explicație grafică limitată a conceptelor, care poate fi dificilă pentru cei care învață vizual.
Conținutul poate fi mai puțin util pentru cei fără experiență în programare.

(pe baza a 11 recenzii ale cititorilor)

Titlul original:

Statistically Sound Indicators For Financial Market Prediction: Algorithms in C++

Conținutul cărții:

În deceniile mele de experiență profesională ca consultant statistic în domeniul tranzacționării pe piețele financiare, cea mai importantă lecție pe care am învățat-o despre tranzacționare este următoarea: calitatea indicatorilor este mult mai importantă decât calitatea algoritmului de tranzacționare sau a modelului predictiv. Dacă sunteți neglijent în calcularea indicatorilor, niciun model sau algoritm de înaltă tehnologie nu vă va salva. Introducerea gunoiului, scoaterea gunoiului este încă o regulă.

Această carte prezintă numeroși indicatori tradiționali și moderni care s-au dovedit a conține informații predictive semnificative. Dar va face mult mai mult decât atât. Pe lângă o multitudine de indicatori utili, vor fi discutate următoarele aspecte:

Există teste simple care vă permit să măsurați capacitatea potențială de transmitere a informațiilor a unui indicator. Dacă indicatorul propus de dvs. nu trece acest test al capacității de informare, ar trebui să luați în considerare revizuirea acestuia. Această carte descrie transformări simple care cresc capacitatea de transmitere a informațiilor a indicatorilor dvs. și îi fac mai utili pentru tranzacționarea algoritmică.

Veți învăța cum să localizați regiunile din domeniul indicatorului dvs. în care apare puterea predictivă maximă, astfel încât să vă puteți concentra asupra acestor valori importante.

Veți învăța cum să calculați probabilități solide din punct de vedere statistic pentru a vă ajuta să decideți dacă performanța unui indicator este legitimă sau doar produsul norocului aleatoriu.

Majoritatea indicatorilor tradiționali examinează o piață la un moment dat. Dar veți învăța cum examinarea simultană a perechilor de piețe sau chiar a unor colecții mari de piețe poate oferi indicatori valoroși care cuantifică relațiile complexe dintre piețe.

Govinda Khalsa a creat un indicator puternic numit Follow-Through Index, care arată cât de probabil este ca o tendință existentă să continue. Acest indicator este extrem de util pentru traderii care urmăresc tendințele, dar, din cauza complexității sale, nu este utilizat pe scară largă. Această carte prezintă teoria și implementarea sa esențială în C++.

Gary Anderson a dezvoltat o teorie detaliată și profundă a comportamentului pieței pe care o numește Factorul JANUS. Această teorie permite calcularea mai multor indicatori puternici care ne spun, printre altele, când este cel mai probabil ca oportunitățile de tranzacționare să fie profitabile și când ar trebui să stăm departe de piață. Această carte oferă teoria fundamentală din spatele factorului JANUS, împreună cu un cod C++ extins.

Fie că calculați câțiva indicatori și tranzacționați urmărind graficele lor pe ecranul computerului, fie că efectuați tranzacții algoritmice automate simple sau folosiți modele predictive sofisticate, această carte vă oferă instrumente care vă ajută să vă duceți tranzacțiile la un nivel superior, mai profitabil.

Alte date despre carte:

ISBN:9781698339993
Autor:
Editura:
Legare:Copertă moale

Cumpărare:

Disponibil în prezent, pe stoc.

Alte cărți ale autorului:

Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 1: Restricted Boltzmann Machines and Supervised...
Descoperiți elementele de bază esențiale ale celor mai...
Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 1: Restricted Boltzmann Machines and Supervised Feedforward Networks
Indicatori statistici fiabili pentru predicția piețelor financiare: Algoritmi în C++ - Statistically...
În deceniile mele de experiență profesională ca...
Indicatori statistici fiabili pentru predicția piețelor financiare: Algoritmi în C++ - Statistically Sound Indicators For Financial Market Prediction: Algorithms in C++
Algoritmi moderni de extragere a datelor în C++ și Cuda C: Evoluții recente în algoritmi de...
1) Introducere 7.2) Analiza componentelor de selecție...
Algoritmi moderni de extragere a datelor în C++ și Cuda C: Evoluții recente în algoritmi de extragere și selecție a caracteristicilor pentru știința datelor - Modern Data Mining Algorithms in C++ and Cuda C: Recent Developments in Feature Extraction and Selection Algorithms for Data Science
Testarea și reglarea sistemelor de tranzacționare pe piață: Algoritmi în C++ - Testing and Tuning...
1. Introducere2. Probleme de preoptimizare3...
Testarea și reglarea sistemelor de tranzacționare pe piață: Algoritmi în C++ - Testing and Tuning Market Trading Systems: Algorithms in C++
Deep Belief Nets în C++ și Cuda C: Volumul 3: Rețele convoluționale - Deep Belief Nets in C++ and...
Descoperiți elementele de bază esențiale ale unei...
Deep Belief Nets în C++ și Cuda C: Volumul 3: Rețele convoluționale - Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 3: Convolutional Nets
Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 2: Autoencoding in the Complex Domain
Descoperiți elementele de bază esențiale ale unei forme comune și puternice de...
Deep Belief Nets in C++ and Cuda C: Volume 2: Autoencoding in the Complex Domain

Lucrările autorului au fost publicate de următorii editori:

© Book1 Group - toate drepturile rezervate.
Conținutul acestui site nu poate fi copiat sau utilizat, nici parțial, nici integral, fără permisiunea scrisă a proprietarului.
Ultima modificare: 2024.11.08 07:02 (GMT)