| Número de páginas: |
XV, 93 p. 30 ilustraciones, 28 ilustraciones en color. |
| Resumen: |
Este libro presenta un sistema que combina la experiencia de cuatro algoritmos, a saber, el impulso del árbol de gradiente, la regresión logÃstica, el bosque aleatorio y el clasificador de vectores de soporte para comerciar con varias criptomonedas. Se presenta un nuevo método para remuestreo de datos financieros como alternativa a los datos clásicos de muestreo temporal comúnmente utilizados en las operaciones en los mercados financieros. El nuevo método de remuestreo utiliza un umbral de valor de cierre para volver a muestrear los datos, creando una señal más adecuada para el comercio financiero, logrando asà mayores rendimientos sin mayor riesgo. Se compara el rendimiento del algoritmo con el nuevo método de remuestreo y los datos clásicos muestreados en el tiempo y se destacan las ventajas de utilizar el sistema desarrollado en este trabajo. |
Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading
