Сразу скажу, что под искусственным интеллектом здесь будет пониматься использование обученных нейросетей, т.е. Мы будем обучать нейросеть, потом торговый робот на основании обученной модели будет принимать решение о покупке актива и выполнять действие – покупать актив. кэпиталпроф форекс брокер 7) запуск live стратегии с использованием выбранной лучшей модели обученной нейросети с нашей торговой логикой. Сам намучался с этим и пока не написал это решение, которое мне теперь существенно экономит время для получения котировок акций и склеек по фьючерсам.
- Сам намучался с этим и пока не написал это решение, которое мне теперь существенно экономит время для получения котировок акций и склеек по фьючерсам.
- 7) запуск live стратегии с использованием выбранной лучшей модели обученной нейросети с нашей торговой логикой.
- Есть еще другие ресурсы, но в основном везде предлагают делать это вручную или даже просят дополнительно денег.
- При запуске main.py выгрузка исторических данных происходит в папку csv_export.
По крайней мере появился +1 рабочий пример использования нейросетей для аналитики цен графика акций. То, это позволит всем, кто только начинает свой путь по применению нейросетей для аналитики, использовать этот код, как стартовый шаблон с последующим его усовершенствованием и допиливанием. При запуске main.py выгрузка исторических данных происходит в папку csv_export. Есть способ, как это немного автоматизировать, для этого я написал небольшой код на Python для скачивания котировок акций/фьючерсов. Есть еще другие ресурсы, но в основном везде предлагают делать это вручную или даже просят дополнительно денег. Это не эффективно по времени и конечно не хочется на это тратиться, особенно, когда скачать исторические данные нужно по многим акциям.
Почему я выбрал использование нейросетей для торгового робота?
Сегодня с утра без объявления войны Финам заблокировал возможность автоматической https://capitalprof.space/ скачки исторических данных со своего сайта при помощи программ.
Leave a Reply