Обработка, анализ и проектирование функций из больших наборов данных финансовых временных рядов, а также создание прогнозных моделей финансовых временных рядов путем обучения и проверки алгоритмов машинного обучения. Общие сведения о машинном обучении см. в разделах Машинное обучение в MATLAB и Контролируемый рабочий процесс и алгоритмы обучения.
Машинное обучение для статистического арбитража: Введение
В этом разделе представлен ряд примеров, которые обеспечивают общий рабочий процесс для иллюстрации применения возможностей MATLAB ® к статистическому арбитражу.
Машинное обучение для статистического арбитража I: управление данными и визуализация
Применение методов управления, обработки и визуализации больших объемов финансовых данных в MATLAB ®.
Машинное обучение для статистического арбитража II: разработка функций и моделей
Создать непрерывную марковскую модель динамики книги лимитов (LOB) и разработать стратегию алгоритмической торговли на основе закономерностей, наблюдаемых в данных.
Машинное обучение для статистического арбитража III: обучение, настройка и прогнозирование
Используйте байесовскую оптимизацию для настройки гиперпараметров в алгоритмической торговой модели, контролируемой доходностью на конец дня.