Інтеграція meta Trader та Python для обробки фінансових часових рядів та виконання операцій онлайн
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У статті наведено рішення щодо спільної роботи в онлайн торгової системи Meta Trader, через яку виконуються торгові операції з фінансовими інструментами, і Python, на бік якої покладається інтелектуальна обробка часових фінансових рядів.
The article presents solutions for collaboration in the online trading system Meta Trader, through which financial instruments are traded, and Python, which is responsible for the intelligent processing of financial time series.
The article presents solutions for collaboration in the online trading system Meta Trader, through which financial instruments are traded, and Python, which is responsible for the intelligent processing of financial time series.
Опис
Ключові слова
часові ряди , трейдінг , прогнозування , нейронні мережі , axis series , Meta trader , trading , forecasting , neural networks , Python
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Кабачій В. В.Інтеграція meta Trader та Python для обробки фінансових часових рядів та виконання операцій онлайн [Електронний ресурс] / В. В. Кабачій, І. Ю. Глєбов // Матеріали LI науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 31 травня 2022 р. – Електрон. текст. дані. – 2022. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2022/paper/view/15877.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- Глєбов І. В., Кабачій В. В. Прогнозування часових рядів та інтегрування торгових сигналів за допомогою Python Ефективні // Матеріали конференції «L Науково-технічна конференція підрозділів Вінницького національного технічного університету (2021)», Вінниця, 2021. [Електронний ресурс]. Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/allvntu/index/pages/view/zbirn2021
- Квєтний Р. Н. Імовірнісні нейронні мережі в задачах ідентифікації часових рядів [Електронний ресурс] / Р. Н. Квєтний, В. В. Кабачій, О. О. Чумаченко // Наукові праці Вінницького національного технічного університету. – 2010. – № 3. – 6 с. – Режим доступу до журн. : http://www.nbuv.gov.ua/ejournals/VNTU/2010-3/2010-3.html .
- Raschka S. Python Machine Learning: Machine Learning and Deep. Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 3rd Edition / S. Raschka, V. Mirjalili., 2019. – 770 с.
- Нейронні мережі як інструмент прогнозування [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://012.ucoz.ru/publ/1-1-0-21