สิ่งตีพิมพ์ในหัวข้อ 'finance'
การทดลองการค้า Vonmo ส่วนที่ 2: คำสั่งซื้อ ประเภทและคุณสมบัติการประมวลผล
หากต้องการทราบว่าการแลกเปลี่ยนทำงานอย่างไร เราต้องพิจารณาคำสั่งซื้อแลกเปลี่ยนและวิธีที่นายหน้าดำเนินการกับคำสั่งซื้อขาย บทความนี้เกี่ยวข้องกับประเภทคำสั่ง วิธีดำเนินการในการแลกเปลี่ยน และข้อจำกัดที่กำหนดโดยระบบการซื้อขาย หากคุณอยากรู้ว่า DAY, GTC, FOK, IOC, GTD, GAT, MOO, MOC, LOO, LOC, MIT, OCO, OSO, PEG หมายความว่า ยินดีต้อนรับ
คำสั่งซื้อ
ผู้เล่นในตลาดทุกคนต่างสนใจข้อเสนอดีๆ ในการเริ่มการประมูล เราจำเป็นต้องสร้างการขายหรือคำสั่งซื้อสำหรับเครื่องมือทางการเงินที่จำเป็น ดังนั้น..
แพ็คเกจ Python เพื่อการดึงข้อมูลทางการเงินอย่างง่ายดาย: ตอนที่ — 1
โซลูชันที่ง่ายดายในการเข้าถึงข้อมูลพื้นฐานโดยใช้โค้ดน้อยลง
การแนะนำ
ข้อมูลทางการเงินที่เพียงพอและเชื่อถือได้ถือเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับเทรดเดอร์เนื่องจากจะส่งผลต่อการตัดสินใจลงทุนของพวกเขาในวงกว้าง ดังนั้นกระบวนการรวบรวมข้อมูลจึงได้รับการพิจารณาและดำเนินการโดยผู้ค้าอย่างจริงจังเพื่อเพิ่มความได้เปรียบในตลาดให้สูงสุด
ขณะนี้ สามารถดึงข้อมูลทางการเงินโดยใช้ python ได้สองวิธี วิธีแรกคือการใช้ API ทางการเงินที่นำเสนอโดยผู้ให้บริการหลายราย และทำการเรียก API เพื่อรับข้อมูลที่ต้องการ..
ผลกระทบของปัญญาประดิษฐ์ต่อคนรุ่นมิลเลนเนียล
ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ หรือที่รู้จักกันในชื่อ AI กลายเป็นหัวข้อข่าวว่าเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่มีศักยภาพที่จะส่งผลกระทบมากที่สุดในโลกของเรา
เทคโนโลยีนี้มีความสามารถในการเปลี่ยนแปลงวิถีชีวิต การทำงาน และการสื่อสารระหว่างกันโดยสิ้นเชิง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง…
การใช้ Chat GPT เพื่อคาดการณ์ S&P500
ตลาดหุ้นมีความซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ทำให้การคาดการณ์ที่แม่นยำเป็นเรื่องยากและมักจะล้นหลาม อย่างไรก็ตาม ด้วยการถือกำเนิดของโมเดลภาษาขั้นสูง เช่น Chat GPT งานนี้อาจง่ายขึ้นเล็กน้อย ในบล็อกโพสต์นี้ เราจะสำรวจว่า Chat GPT สามารถใช้ทำนาย S&P 500 ซึ่งเป็นหนึ่งในดัชนีตลาดหุ้นที่มีการติดตามอย่างกว้างขวางมากที่สุดในโลกได้อย่างไร
กำลังประมวลผลขนาดใหญ่ ...
Transformers และ Hugging Face ช่วยเพิ่มเวิร์กโฟลว์ ML ของคุณได้อย่างไร
วิดีโอความยาว 5 นาทีนี้มีไว้สำหรับทุกคนที่อยากรู้เกี่ยวกับ Machine Learning ที่ล้ำสมัย นักพัฒนาหรือไม่ :) ฉันแนะนำให้คุณรู้จักกับคุณค่าของ Transformers และ Hugging Face และวิธีที่พวกเขานำความคล่องตัวทางวิศวกรรมซอฟต์แวร์มาสู่ Machine Learning
เพื่อพิสูจน์ประเด็นของฉัน ฉันเรียกใช้เว็บแอปที่ใช้คำสั่งเสียงหลายภาษาในเอกสารทางการเงินโดยใช้ Python น้อยกว่า 100 บรรทัด
คุณสามารถเรียกใช้ได้ที่ https://huggingface.co/spaces/juliensimon/voice-queries/
การเรียนรู้ของเครื่องในด้านการเงิน — การค้นหาที่คล้ายคลึงกัน
การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกมีอิทธิพลต่อเกือบทุกอุตสาหกรรม โดยตัวอย่างที่สำคัญคือโดเมนทางการเงิน การใช้แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้สามารถวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองของระบบการเงินที่ซับซ้อนได้โดยละเอียด โดยมีตัวอย่างสำคัญบางส่วน ได้แก่ การตรวจจับการฉ้อโกง การประเมินความเสี่ยง และการซื้อขายแบบอัลกอริทึม ในระดับสูง การเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ได้ในทุกกรณี เนื่องจากช่วยให้เราได้รับความสัมพันธ์และรูปแบบจากข้อมูล
ฉันทำงานในทีม Enterprise Graph Services ในฐานะนักศึกษาฝึกงาน..
กำลังพยายามสร้างรายได้ด้วยโมเดล AI การเรียนรู้เชิงลึกตัวแรกของฉัน
แม้ว่าฉันจะเรียนคณิตศาสตร์ประยุกต์ในระดับปริญญาตรี แต่โลกของ AI ก็ยังรู้สึกเหมือนเป็นเวทมนตร์ AlphaGo หรือ AlphaStar ดูเหมือนเป็นเวทย์มนตร์เมื่อพวกเขาเอาชนะผู้เล่นมืออาชีพที่เป็นมนุษย์ในเกมของพวกเขา เมื่อ LLM แสดงฉากผาดโผนที่น่าทึ่ง ฉันก็รู้สึกเหมือนถูกทิ้งไว้ข้างหลัง หลังจากออกจากงาน 100 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ในที่สุดฉันก็มีเวลาเรียนรู้วิธีการเป็นพ่อมด อาจเป็นพ่อมดนักสู้สองคลาสเพราะฉันอยู่ไกลจากอาชีพทางธุรกิจมากเกินไป
ดังนั้นฉันจึงเริ่มใช้ python IDE (pyCharm)..
