Приложения машинного обучения

Примените методы машинного обучения к финансовым приложениям

Процесс, анализируйте, и функции инженера от больших финансовых наборов данных временных рядов, и создайте прогнозирующие финансовые модели временных рядов по образованию и подтверждающий алгоритмы машинного обучения. Для получения общей информации о машинном обучении смотрите Машинное обучение в MATLAB и Контролируемом Изучении Рабочего процесса и Алгоритмов.

Темы

Машинное обучение для статистического арбитража: Введение

Эта тема вводит серию примеров, которые обеспечивают общий рабочий процесс для иллюстрирования, как возможности в MATLAB® применяются к статистическому арбитражу.

Машинное обучение для статистического арбитража I: управление данными и визуализация

Примените методы для управления, обработки и визуализации больших сумм финансовых данных в MATLAB®.

Машинное обучение для статистического арбитража II: покажите техническую разработку и разработку моделей

Создайте непрерывное время модель Маркова динамики книги лимитного приказа (LOB) и разработайте стратегию для алгоритмической торговли на основе шаблонов, наблюдаемых в данных.

Машинное обучение для статистического арбитража III: обучение, настройка и предсказание

Используйте Байесовую оптимизацию, чтобы настроить гиперпараметры в алгоритмической торговой модели, контролируемой к концу возврата.

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте