Maschinelles Lernen Handelsstrategien

Intro to Machine Learning mit Scikit lernen und Python Während viele Leute mögen es klingen wirklich komplex ist maschinelles Lernen ganz einfach in seinem Kern und kann am besten als Maschinen Klassifizierung denkbar. Maschinelles Lernen glänzt, wenn die Anzahl der Dimensionen übersteigt, was wir graphisch darstellen kann, aber hier ist eine schöne 2D-Darstellung des maschinellen Lernens mit zwei Funktionen: Die obige Abbildung stammt aus Teil 11 der Serie, wo wir zeigen eine extrem einfaches Beispiel dafür, wie ein genommen Support Vector Machine (SVM) arbeitet. Dieses spezielle Beispiel und die spezifische Schätzer, die wir verwenden werden, ist linear SVC. Wenn das bedeutet nichts für Sie jetzt, das ist vollkommen in Ordnung. Das obere Bild ist durch das Durchführen von Datensätzen x übernommen, y-Koordinaten wie: [1,2], Wie Sie sehen können, hat diese Datenmenge einige größere Paare und einige kleinere Paare. Was ein SVM tun wird ist Ihnen bei der Suche die perfekte Trennlinie zwischen den Daten. Wir können dann nehmen Sie noch einen Schritt weiter, und bitten Sie den SVM vorhersagen, welcher "Gruppe" eine Koordinate wie [0.8,0.92] würde zu gehören. Mit Funktionen (denken Sie an diese als Dimensionen) als 2D - oder 3D, ist es eigentlich ganz einfach zu visualisieren und für uns Menschen, um nur auf die Grafik schauen und einige grundlegende Clustering. Maschinelles Lernen, kann jedoch verwendet werden, um zu analysieren, zu sagen, 100 Funktionen (100 Abmessungen) werden. Versuchen Sie, dass Sie sich mit 5 Milliarden Proben. Diese Serie ist mit maschinellen Lernens in einem Hands-on und praktische Art und Weise betrifft, mit der Programmiersprache Python und die Scikit-Learn-Modul (sklearn). Unser Beispiel verwendet wird, um grundlegende Eigenschaften von börsennotierten Unternehmen (Aktien) zu analysieren, zu vergleichen, diese Grundlagen, um Marktwertentwicklung der Aktie im Laufe der Zeit. Unser Ziel ist es, zu sehen, wenn wir maschinelles Lernen nutzen können, um gute Aktien mit soliden Fundamentaldaten, die Sache, damit wir in sie investieren zu identifizieren. Ich werde versuchen, mehr Maschinenlernen Beispiele in der Zukunft zu decken, da jede Maschine Lernalgorithmus ist ziemlich spezifisch für die "Art" von Problem Sie haben könnten. Eine Support Vector Machine (SVM) ist für einige Aufgaben, aber sehr schlecht für die anderen. Es gibt viele andere Algorithmen des maschinellen Lernens zu lernen, und es gibt eine Menge mehr über maschinelles Lernen lernen im Allgemeinen. Wir werden nur einen kleinen Teil des Kuchens pro Maschine Lernalgorithmus, die wir genommen werden. Maschinelles Lernen, zum größten Teil, ist nicht eigentliche Lernen überhaupt, obwohl eine Menge Leute in den Medien im Allgemeinen befürchten-Händler mit, dass als Voraussetzung. Mit dem maschinellen Lernen, wir eine Menge erstaunliche Aufgaben besser durchführen und den Anschein erwecken, oder wahrscheinlich gesagt: "die Illusion" der Intelligenz, aber es ist nicht wirklich Intelligenz wie wir es kennen. Die eigentliche Frage ist jedoch, wenn diese Fragen am Ende? Wenn das End-Ergebnis ist das gleiche, und in einem weitaus effizienter Weise erreicht, dann was macht das schon, wie der Abschluss erreicht war? Es gibt viele Anwendungen, bei denen diese Form des Computing ist besser als die menschliche Intelligenz. Richtig wiegen und Analyse aller Aspekte wird einfach besser gemacht mit weniger Vorspannung und viel schneller, die von Computern. Es gibt zwei Hauptkategorien von maschinellen Lernens: Wachten Lernens Unüberwachten Lernens. Innerhalb wachten Lernens, haben wir Klassifikation und Regression. Früher erinnern, als ich sagte, maschinelles Lernen ist wirklich nur Maschinen Klassifizierung? Es ist immer noch, aber es gibt auch eine spezifische Form des maschinellen Lernens genannt Klassifizierung. Also, das ist überwachtes Lernen, wo wir, der Wissenschaftler, zu überwachen und manchmal Art führen den Lernprozess. Wir könnten sagen, was einige der Daten ist, und lassen Sie einige, um Frage. Innerhalb wachten Lernens, haben wir Klassifizierung, das ist, wo wir bereits die Klassifizierungen durchgeführt. Ein Beispiel wäre hier die Bilderkennung Tutorial wir getan haben, in dem Sie eine Reihe von Zahlen haben, und Sie eine unbekannte, die Sie in eine Ihrer vordefinierten Kategorien passen wollen. Dann haben wir Regression, noch in der überwachten Lernens, die vielleicht besser genannt wird Induktion oder so etwas, wo wir bestimmte bekannte Variablen der Daten in Frage, und dann, mit Vergangenheit Probe oder historische Daten, können wir Vorhersagen über die unbekannte machen . Hier ein Beispiel wäre, was Facebook tut, um Sie, wenn es errät, wo Sie leben. Angesichts Ihres Netzwerks und die Menschen haben die engsten Verbindungen zu und kommunizieren, und woher sie kommen, kann Facebook dann vermuten, dass auch Sie von dieser Stelle. Ein anderes Beispiel wäre, wenn wir probieren eine Million Menschen, dann finden Sie eine unbekannte Person, die blonde Haare und blasse Haut hat. Wir sind gespannt, welche Farbe die Augen, die sie haben. Unsere Regressionsalgorithmus wird wahrscheinlich vorschlagen, unsere neue Person hat blaue oder graue Augen, auf der Grundlage der früheren Proben. Jetzt sofort roten Fahnen sollte wohl gehen Sie hier. Für Sie Philosophie Majors gibt, wusste, dass du es ein Problem, wenn wir sofort verwendet induktiven Denkens. Für den Rest von euch, ist das Problem, wir machen die Prognosen hier, mit der schwächeren Form der Argumentation. Alles, was gesagt, die Menschen haben einiges an ihrer Entwicklung, um ihre Fähigkeit zur induktiven Denkens zu tun schuldig. Es ist nicht alles schlecht, aber die Leute gern induktives Denken und Regressionsanalyse für Dinge wie den Handel mit Aktien zu verwenden. Das Problem ist, diese Argumentation folgt der Geschichte und macht Vorhersagen für die Zukunft. Wie wir wissen und hören oft über und über, die Geschichte ist nicht eine Darstellung der Zukunft. Ich will nicht zu viel Zeit hier zu verbringen, aber ich möchte schließlich darauf hinweisen, mit der Induktion, sind Computer an es besser als den Menschen. Wenn es um die induktiven Denkens kommt, haben die Menschen die Tendenz zu verpassen-Richter und korrekt wägen verschiedene Attribute. Sie haben im Allgemeinen viel mehr Bias und andere statistische Mängel, die vor allem die Pest induktiven Denkens. Computer verfügen nicht über diese Probleme, und sie diese Argumentation auf einer viel größeren Datenmenge in einem astronomisch schneller als uns durchführen. Nicht überwachtes Lernen ist, wo wir schaffen die Lernalgorithmus, dann werfen wir nur eine Tonne von Daten auf dem Computer, und wir lassen Sie den Computer sinnvoll davon. Die Grundlagen des unüberwachten Lernens ist es, nur werfen eine massive Daten an der Maschine festgelegt, und die Maschine, Sie ahnen es, klassifiziert, oder Gruppen, die Daten. das ist, warum die Begriffe können verwirrend sein. Denken Sie daran, dass alle maschinellen Lernens ist Maschine Einstufung, und die spezifische Version des maschinellen Lernens genannte Klassifizierung ist, wo wir sind nur pre-definieren Kategorien und zwingt die Maschine zu wählen. Die letzte große Begriffe möchte ich haben uns hier zu decken, bevor wir unsere Füße nass werden testen und Ausbildung Als wir "trainieren" die Maschine, das ist, wo wir geben Daten, die vorge eingestuft. Also noch einmal, mit der Bilderkennungsreihe bildeten wir unsere Maschine, indem sie ihm Beispiele von 0s bis 9s. Wenn wir diese algo zu testen, verwenden wir neue, nicht klassifiziert die Daten zum Gerät, aber wir wissen, die richtige Klassifizierung. Im Allgemeinen die Daten durch, um es zu testen, füttern Sie, dann haben Sie die richtigen Antworten durch die Maschine laufen und sehen, wie viele die Maschine bekam Recht und Unrecht. Wie Sie bald feststellen, eigentlich Erfassen der Daten für die Ausbildung notwendig und Prüfung ist der schwierigste Teil. Für mich und Sentdex, die Sentiment-Analyse des Textes hat, war ich in der Lage, Film - und Bewertungen offline als mein Trainings - und Testsätze abgeschabt zu verwenden. Die Bewertungen werden mit Rangliste, so konnte ich trainieren und testen Sie die Maschine auf massiven Daten-Sets, die persönlich von der Rezensent selbst gewählt wurden. Ich habe dieses Bild vor langer Zeit, aber ich finde es gilt noch bis maschinelles Lernen: Während ich denke, maschinelles Lernen ist eigentlich mehr als kompliziert, sind die meisten Menschen wahrscheinlich über maschinelles Lernen gelesen und denke, es ist unglaublich kompliziert sowohl in der Programmierung und mathematisch, wodurch sie abgeschreckt. Während Algorithmen des maschinellen Lernens sind wirklich unglaublich lang und komplex, werden Sie fast nie brauchen, um Ihre eigenen zu schreiben, mit der Ausnahme, nur so zum Spaß oder einfach nur zu, wenn Sie sehen können. In fast allen Produktions Fällen würden Sie nicht wollen, um Ihren eigenen zu schreiben, noch sollten Sie. Sie wollen, um eine Peer-Review, hocheffiziente und hoch getestet Algorithmus. Für die meisten wichtigen Fällen wird es eine sehr effektive Algorithmus für Sie zur Verfügung stehen. Aus diesem Grund ist es eigentlich nicht notwendig, dass Sie über all das Innenleben des maschinellen Lernens zu lernen erfolgreich es sein. Sie können von so viel wie, wie Sie wahrscheinlich Ihr Auto, Ihren Computer oder Ihr Handy zu behandeln denken. Sie können eine Menge von Utility von diesen Dingen zu bekommen, aber Sie wahrscheinlich tatsächlich sehr wenig über all die Feinheiten von ihnen wissen. Maschinelles Lernen ist die gleiche Weise. Es empfiehlt sich, einige der wichtigsten Parameter wie "Lernrate", als auch, was maschinellen Lernens tatsächlich für Sie tun, auf diese Weise können Sie herausfinden, wie wie man am besten maschinellen Lernens zu einem Problem wenden verstehen. Deshalb finde ich die Visualisierung einige Beispiele, bevor er in unmöglich Abmessungen ist eine großartige Idee. Natürlich können Sie feststellen, dass Sie neugierig auf die innere Funktionsweise sind, und ich möchte Sie ermutigen, Ihre Neugier zu ernähren. Die Algorithmen sind wirklich faszinierend, und es wird sicherlich verbessern Sie Ihre Effizienz je mehr Sie die Algorithmen, die Sie beabsichtigen, zu verwenden, zu verstehen. Der Schwerpunkt dieses Kurses ist es, tatsächlich zu einem Problem wenden Sie einen Maschinenlernalgorithmus. Wenn das klingt wie etwas, das Sie möchten, dass auf das nächste Tutorial zu tun, Kopf. Es gibt 2 quiz / Frage (n) für dieses Tutorial. Melden Sie sich für + = 1 für den Zugang zu diesen, Video-Downloads und keine Anzeigen. Dass wir weiterhin Verträge. Optionen Trading-Strategie kaskus. Bei den sehr profitablen Strategien sowohl in der indischen. Beste binäre ein Multi Aktienmarkt neutrale Strategien können pair helfen Sie uns besser zu gestalten den Handel mit Aktien, sondern eine Strategie und. Paare Handels mit Maschinen Vor Stunden. 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