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Creazione di una strategia di trading algoritmico utilizzando Python e la regressione logistica by borroza Posted on Questo processo è chiamato trading algoritmico a chart volume cripto chiamato algo-trading.

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Tuttavia, per implementare una strategia di trading algoritmica, devi restringere un elenco di azioni che desideri analizzare. Questa procedura dettagliata fornisce un processo automatizzato utilizzando python e regressione logistica per determinare le azioni migliori per il commercio alternativo.

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Scegliere le azioni che vogliamo scegliere come target La libreria get-all-tickers ci consente di compilare un elenco di ticker di borsa filtrando le aziende su aspetti come la capitalizzazione di mercato o lo scambio. Noterai che ho incluso anche una riga di codice per stampare il numero di ticker che stiamo utilizzando.

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Questo è molto importante. Dovrai assicurarti di non scegliere come target più di 2.

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Dobbiamo anche rimuovere e creare una cartella sulla nostra macchina locale per contenere i dati storici delle scorte. Tieni presente che prima che questo passaggio venga eseguito per la prima volta, dovrai creare manualmente questa cartella. Questo passaggio è importante perché eliminerà i dati dalle iterazioni passate e consentirà al programma di ricominciare da capo.

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Importazione di dati storici di borsa Ora otterremo i dati storici sui prezzi di ciascuna azione nel nostro elenco dei ticker effettuando chiamate indipendenti a Yahoo Finance. Dopo aver ricevuto i dati, il programma salverà le informazioni di ciascuna azienda in un nuovo file CSV che si troverà nella cartella che hai creato in precedenza.

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Importazione di indicatori tecnici Per eseguire una regressione logistica su ogni azione, dobbiamo convalidare le variabili indipendenti. Per inserire gli indicatori tecnici utilizziamo la libreria di analisi tecniche. Noterai anche che stiamo creando tre colonne extra.

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Questi fungeranno da valore che stiamo cercando di prevedere variabile dipendente con il modello. Le tre variabili sono osservazioni a 5, 30 e 60 giorni dei prezzi di chiusura di ciascuna azione 1 se è aumentata e 0 se non è aumentata.

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Esegui il modello di regressione logistica A questo punto, abbiamo i dati storici e oltre 32 indicatori tecnici per ogni titolo che abbiamo scelto di osservare. Ora non resta che pulire i dati rimuovere i valori infiniti e nullieseguire il modello di regressione logistica e interpretare i risultati.

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Interpretazione dei risultati Ora abbiamo un file CSV con i risultati del modello di regressione logistica che abbiamo eseguito su ogni singola azione.

Di seguito è riportato un esempio di questo output un piccolo estratto : Ecco alcune ipotesi che possiamo trarre da questi risultati: È sicuramente possibile ricavare di più bitcoin algo trading python questo codice, ad esempio, potresti calcolare sensibilità e specificità dalle matrici di confusione.

Bitcoin algo trading python saperne di più sulla regressione logistica in Python, consulta questo articolo.

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