الگوریتم تجارت
مشخصات فایل: - تحقیق شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت - قالب بندی: فایل word و قابل ویرایش - تعداد صفحات: 34 - بخشی از متن تحقیق: - چکیده: - در الگوریتم تجارت عصر حاضر در بسیاری از موارد ماشین ها جایگزین انسانها شده اند و بسیاری از کارهای فیزیکی که در گذشته توسط انسانها انجام می گرفت امروزه توسط.
تحقیق شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در تجارت
قالب بندی: فایل word و قابل ویرایش
بخشی از متن تحقیق:
در عصر حاضر در بسیاری از موارد ماشین ها جایگزین انسانها شده اند و بسیاری از کارهای فیزیکی که در گذشته توسط انسانها انجام می گرفت امروزه توسط ماشین ها صورت می گیرد. اگرچه قدرت کامپیوترها در ذخیره، بازیابی اطلاعات و اتوماسیون اداری،.. غیر قابل انکار است، اما همچنان مواردی وجود دارد که انسان ناچار است خودش کارها را انجام دهد. اما به طور کلی، موارد مرتبط با ماشین شامل سیستم هایی است که در آن به علت ارتباطات پیچیده بین اجزا، مغز انسان از درک ریاضی این ارتباطات قاصر است. مغز انسان به مرور زمان با مشاهده توالی رفتارهای سیستم و گاه آزمایش نتیجه ای که بر اثر دستکاری یکی از اجزای سیستم به دست می آید تا حدی می تواند عادتهای سیستم را شناسایی کند. این روند یادگیری بر اثر مشاهده مثالهای متنوع از سیستم، به کسب تجربه منجر می شود. در چنین سیستم هایی مغز قادر به تجزیه و تحلیل داخلی سیستم نیست و تنها با توجه به رفتارهای خارجی، عملکرد داخلی سیستم را تخمین می زند و عکس العملهای آن را پیش بینی می کند. چگونگی اداره حجم انبوه اطلاعات و استفاده موثر از آنها در بهبود تصمیم گیری، از موضوعات بحث برانگیز در عصرحاضر است. یکی از مسائل مهم تحقیقاتی در زمینه علوم کامپیوتر، پیاده سازی مدلی شبیه به سیستم داخلی مغز انسان برای تجزیه و تحلیل سیستم های مختلف بر اساس تجربه است. در این راستا شبکه های عصبی یکی از پویاترین حوزه های تحقیق در دوران معاصر هستند که افراد متعددی از رشته های گوناگون علمی را به خود جلب کرده است. استفاده از شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در حل مسائل پیچیده کاربردی این روزها بیش از بیش رواج یافته است. در این مقاله پس از معرفی اجمالی شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک، ارتباط وسهم آن ها در تصمیم گیری در حوزه تجارت وکسب وکار مورد بررسی قرارگرفته است.
چطور شرکت‌های فینتک به کسب وکار ما کمک می‌کنند؟
سلب مسئولیت: ویجیاتو صرفا نمایش‌دهنده این متن تبلیغاتی است و تحریریه مسئولیتی درباره محتوای آن ندارد.
فینتک یا فناوری مالی مجموعه‌ای از نرم‌افزارهای خدمات مالی است که شرکت‌ها از آن برای خودکار کردن روش‌های مالی سنتی استفاده می‌کنند. ممکن است با شنیدن نام فینتک به یاد سیستم‌های پرداخت آنلاین مانند PayPal بیفتید، اما فین‌تک‌ها کاربردهای بسیار گسترده‌تری دارند.
نمونه‌هایی از فینتک
برای آنکه بهتر متوجه مفهوم فینتک و روش کار شرکت‌های فین‌تکی بشوید، بهتر است نمونه‌هایی از این فناوری را با هم مرور کنیم.
۱. بلاک‌چین و رمزارزها
فناوری زنجیره بلوکی و ارزهای دیجیتال از جنجالی‌ترین کاربردهای فینتک هستند، چون جزو اولین کاربری‌های فین‌تکی الگوریتم تجارت بودند که نشان دادند چگونه پیشرفت فناوری می‌تواند سرنوشت یک بخش از صنعت را تغییر بدهد. در گوشه‌وکنار جهان، شرکت‌های سرمایه‌گذاری، بانک‌ها و شرکت‌های فناوری شروع به استخراج رمزارزها کرده‌اند و حتی شرکتی مثل فیس‌بوک نیز ارز دیجیتال مخصوص به خود یعنی لیبرا را ایجاد کرده است.
فناوری مالی یا همان فینتک سبب دگرگون شدن روش‌های پرداخت نیز شده است. فینتک به مشتریان این امکان را می‌دهد که تراکنش‌های مالی خود را از طریق رایانه و تلفن همراه هوشمند انجام بدهند. در نتیجه، نحوه پرداخت آنها برای خدمات و محصولاتی که دریافت می‌کنند، دستخوش تحولات جدی شده است. بر اساس آمارهای رسمی، در سال ۲۰۱۹ تقریبا ۹۵۰میلیون کاربر در سراسر جهان برای پرداخت از تلفن همراه استفاده کرده‌اند و پیش‌بینی شده که این تعداد تا سال ۲۰۲۳ به ۱.۳۱میلیارد کاربر افزایش یابد.
۳. برنامه‌های مربوط به تعیین بودجه
اپلیکیشن‌های تعیین بودجه مانند Good Budget نیز بخشی از فناوری‌های مالی به حساب می‌آیند. این برنامه‌ها به کاربران، به‌ویژه مشتریان کمک می‌کنند تا هزینه‌ها و درآمدهایشان را پیگیری کنند و بتوانند امور مالی خود را کنترل کنند.
۴. پلت‌فرم‌های جذب سرمایه
قبل از ظهور این پلت‌فرم‌ها، شرکت‌ها باید برای دریافت وام به بانک‌ها مراجعه می‌کردند. در صورتی که امروزه با وجود پلت‌فرم‌های جذب سرمایه، کسب‌وکارها می‌توانند از سرمایه‌گذاران مختلف در یک پلت‌فرم سرمایه بگیرند.
همچنین، مردم می‌توانند از طریق همین پلت‌فرم‌ها جهت کمک به جمع‌آوری وجوه برای اهداف مختلف مثل پرداخت هزینه‌های درمانی، مسافرت و کمک به امور خیریه استفاده کنند.
۵. پلت‌فرم‌های سرمایه‌گذاری و تجارت
در حال حاضر، به لطف وجود فینتک، سرمایه‌گذاران بازار سهام دیگر برای خرید و فروش سهام، به معامله مستقیم با بورس نیازی ندارند. با ظهور الگوریتم تجارت اپلیکیشن‌های معاملات سهام، سرمایه‌گذاران قادرند تا تراکنش‌ها را با تلفن همراهشان انجام بدهند. برخی از اپلیکیشن‌های تجاری نیز به سرمایه‌گذاران با بودجه کمتر خدمات ارائه می‌دهند.
فینتک روش کار شرکت‌های مدیریت دارایی را نیز متحول کرده است. اکنون آنها می‌توانند خدمات مدیریت عملکرد مبتنی بر الگوریتم را با کمک مشاوران روبو (robo advisors) ارائه کنند.
کار شرکت‌های فینتک چیست؟
اگر بخواهیم کار این شرکت‌ها را به‌طور خلاصه توضیح بدهیم، باید بگوییم که این شرکت‌ها خدمات مالی را بیش از پیش در دسترس عموم مردم می‌گذارند. خدمات این شرکت‌ها شامل تراکنش‌های مالی سنتی مانند پس‌انداز، سرمایه‌گذاری و دریافت وام می‌شود اما در عین‌حال فناوری‌های مالی مانند بلاک‌چین و ارزهای دیجیتال را نیز دربرمی‌گیرد.
شرکت‌های فینتک به کسب‌وکارها چه کمکی می‌کنند؟
شرکت‌هایی که فناوری مالی یا فینتک ارائه می‌دهند، از چند راه مختلف می‌توانند به کسب‌وکارها کمک کنند. این شرکت‌ها برای کسب‌وکارهای کوچک و استارتاپ‌ها بیش از همه مفیدند. کاربردهای شرکت‌های فینتک برای کسب‌وکارها عبارت‌اند از:
تجارت الگوریتمی با پایتون: استراتژی های تجزیه و تحلیل فنی
در این روش نیاز به افزودن محصول به سبد خرید و تکمیل اطلاعات نیست و شما پس از وارد کردن ایمیل خود و طی کردن مراحل پرداخت لینک های دریافت محصولات را در ایمیل خود دریافت خواهید کرد.
To view this video please enable JavaScript, and consider upgrading to a web browser that supports HTML5 video
واردات داده ها، مدل سازی، تجارت الگوریتمی، مدیریت نمونه کارها، Live Algo Trading با استفاده از پایتون! ربات شامل.
عنوان اصلی : Algorithmic Trading with Python: Technical Analysis Strategy
سرفصل های دوره :
مقدمه:
به من بخوانید
نصب محیط ها
فصل 1: مبانی پایتون:
نوع شیء: رشته
نوع شیء: عملیات منطقی و بولین الگوریتم تجارت الگوریتم تجارت
نوع شیء: تخصیص متغیر
ساختارهای پایتون: اگر / ELIF / دیگر
ساختارهای پایتون: برای
ساختارهای پایتون: در حالی که
توابع: مبانی عملکرد
توابع: متغیر محلی
توابع: متغیر جهانی
توابع: عملکرد لامبدا
فصل 1 (زیر): مبانی پایتون برای علوم داده ها:
numpy: آرایه
numpy: تصادفی
numpy: نمایه سازی / برش / تحول
Pandas: Serie و DataFrame
Pandas: تمیز کردن و انتخاب داده ها
Pandas: انتخاب شرطی
MatplotLib: نمودار
Matplotlib: پراکنده
Matplotlib: ابزار
فصل 2: وارد کردن داده ها:
نصب یک کتابخانه در Google Colaboratory
استفاده از کتابخانه Yfinance
دیگران واردات راه
فصل 3: استراتژی تجارت الگوریتمی:
RSI استراتژی معرفی
ایجاد یک استراتژی با RSI - توضیح و محاسبات RSI
ایجاد یک استراتژی با RSI - Zone of Action
ایجاد یک استراتژی با سیگنال های RSI - خرید
ایجاد یک استراتژی با سیگنال های RSI - فروش
ایجاد یک استراتژی با مثال RSI - استراتژی
ایجاد یک استراتژی با RSI - بازدهی استراتژی
عملکرد RSI - سیگنال های طولانی
عملکرد RSI - سیگنال های کوتاه
عملکرد RSI - محاسبه محاسبات
فصل 4: backtesting vectorized:
معرفی
محاسبه نسبت Sortino
محاسبه نسبت بتا (CPAM متریک)
محاسبه نسبت آلفا (متریک CPAM)
ایجاد تابع تخلیه
تابع تابع تخلیه
عملکرد BackTesting (1)
عملکرد BackTesting (2)
BackTesting Strategy RSI
فصل 5: پیدا کردن بهترین دارایی برای استراتژی:
معرفی
EXPONENT HURST چیست؟
محاسبات متریک برای ایجاد یک مجموعه داده
یافتن بهترین بخش دارایی برای استراتژی ما
بهترین معیار را برای انتخاب دارایی ها پیدا کنید
فصل 6: پیدا کردن بهترین پارامترهای استراتژی ما:
معرفی
پارامترهای بهینه سازی Heatmap
فرآیند را خودکار کنید
بهترین پارامترها: روش HeatMap
بهترین پارامترها: روش آماری
BackTest استراتژی با استفاده از بهترین پارامترها
فصل 7: روش بهینه سازی نمونه کارها:
معرفی
بهترین پارامتر Hyper را برای دارایی ها پیدا کنید
ایجاد یک نمونه کارها از استراتژی تجاری
معیار نسبت Sortino
معیار واریانس min
میانگین معیار واریانس واریانس کورتوز
فصل 8: MetaTrader 5 تجارت زنده با استفاده از پایتون:
معرفی
یک کتابخانه را در دفترچه یادداشت Jupyter نصب کنید
پلت فرم را راه اندازی کنید
دریافت کارگزار داده
ارسال سفارشات در بازار با استفاده از پایتون
دریافت موقعیت های فعلی
اجرای ساختار اجرا
تمام موقعیت ها را ببندید
Live Trading Application: سیگنال های تصادفی
برنامه بازرگانی زنده: استراتژی RSI
فصل 9: VPS:
VPS را راه اندازی کنید
نرم افزارها را نصب کنید
الگوریتم خود را در تجارت زنده قرار دهید
نقش بکارگيري الگوريتم شبکه عصبي مصنوعي (ANN) در بهبود بازاريابي ديجيتال و تجارت الکترونيک در کشور (مطالعه موردي: سايت مارکتينگ ديجي کالا)
بخشی از متن نقش بکارگيري الگوريتم شبکه عصبي مصنوعي (ANN) در بهبود بازاريابي ديجيتال و تجارت الکترونيک در کشور (مطالعه موردي: سايت مارکتينگ ديجي کالا) :
سال انتشار : 1399
تعداد صفحات : 13
چکیده مقاله:
با توسعه فضای اینترنت, امکان عرضه محصولات در این بستر بصورت قابل توجهی افزایش یافته و رویکردهای بازاریابی سنتی جای خود را به تکینک های پیچیده تجارت الکترونیک و بازاریابی دیجیتال داده است. کشور ایران نیز از این مسئله مستثنی نبوده و از این فضا در راستای ایجاد بازارهای مختلف بهره گرفته است. سایت های فروش بزرگ مانند دیجی کالا امروزه اقدام به ارائه خدمات بازاریابی و مارکتینگ دیجیتال برای مشتریان ایرانی نموده اند که بصورت قابل توجهی جایگاه خود را در میان بازار کسب و کار ملی باز کرده و گوی سبقت را از دیگر رقیبان ربوده است. این مطالعه سعی دارد تا با نگرشی تخصصی بر میزان اهمیت و توانمندی تجارت الکترونیک و بازاریابی دیجیتال سعی گردیده تا عوامل موثر در فروش برندهای گوشی تلفن همراه شامل آیفون, سامسونگ, نوکیا, ژیامی و HTC می باشد که سعی گردیده خصوصیات و مزایا گوشی استخراج و میزان موفقیت فروش آن ها مورد ارزیابی قرار گیرد. در این راستا از رویکرد شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و داده کاوی بهره گرفته شده که در زبان برنامه نویسی سطح بالای پایتون 3 پیاده سازی شده است. بر پایه نتایج حاصل از ارزیابی که بر روی پایگاه داده 10.000 داده ای شرکت دیجی کالا برای فروش برندهای مختلف تلفن همراه پیاده سازی شده است, مشخص گردیده که گوشی آیفون نسبت به سایر گوشی های تلفن همراه دارای محبوبیت بیشتر بوده و مهمترین مسئله در ارجحیت این برند خاص, امنیت بالا, مقاومت بدنه, کیفیت صدا و تصویر, عمر مفید باتری و اندازه مناسب می باشد. با این حال, برند نوکیا و سامسونگ به دلیل آسانی کارکرد با آن و همچنین هزینه مناسب تر مورد توجه مشتریان بوده است. از سوی دیگر, ماتریس در هم ریختگی ارائه شده توسط شبکه عصبی با درستی 79/82%, دقت 85/56% و بازخوانی 83/36% توانسته به 97/91% ارزشیابی ها پاسخ متناسبی داده است.
دیدگاه شما