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Module_14_Challenge
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2021-04-12
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算法交易 交易机器人与交易信号 这款笔记本可以通过机器学习算法来增强现有交易信号,这些算法可以适应新数据。 话虽这么说,我们将创建一个算法交易机器人,通过实施算法交易策略来学习并适应新数据和不断发展的市场,该策略使用机器学习自动执行交易决策,调整输入参数以优化交易算法并训练新的机器学习模型,并将其性能与基准模型进行比较。 技术领域 该项目使用Jupyter Lab中的Jupyter Notebook和以下库: 熊猫:提供强大的功能,有助于分析和组织数据。 sklearn:用于导入train_test_split来拆分和训练模型数据,StandardScaler来缩放数据,LogisticRegression创建第二个模型,classification_report可以查看模型的指标并查看其准确性,svm可以使用SVC分类器模型来拟合训练数据并根据测试数据做出预测 hvplot:根据策略
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Module_14_Challenge-main.zip (12个子文件)
Module_14_Challenge-main
.gitignore 2KB
README.md 4KB
machine_learning_trading_bot.ipynb 212KB
Resources
emerging_markets_ohlcv.csv 180KB
.DS_Store 6KB
Images
sma_adjustments1.png 267KB
initial_svm_model.png 121KB
6month_training_window.png 245KB
3month_training_window.png 260KB
sma_adjustments2.png 265KB
.DS_Store 6KB
Linear_Regression_model.png 132KB
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