Предсказание курса доллара python

Предсказание чего угодно с использованием Python

Небольшая статья с ресурса http://www.talaikis.com/ о построении простой стратегии, использующую наивный байесовский классификатор при создании процесса возврата к среднему. Весь код в статье приведен на языке Python.

Это достаточно большая область исследований, но расскажем все очень кратко. Мы попытаемся найти взаимоотношение между временными сериями (в данном случае возьмем в качестве сигнала взаимный фонд XLF из финансового сектора, сдвинутый по времени на 1 день назад), а нашей целью будет фьючерс S&P500 в форме CFD. Будем входить в длинную позицию по этой бумаге при нулевой вероятности приращения. Логически нулевая вероятность ни о чем не говорит, другими словами, будем покупать возврат к среднему.

1. Получение данных

2. Далее мы конструируем матрицу ошибок.Если сигнал растет и S&P500 растет — это истинное положительное значение, если сигнал вверх, а S&P500 -вниз, это ложное положительное значение, то же для отрицательных сигналов. Мы делаем это двумя способами:

3. Преобразуем сигналы в булевы переменные, используя скользящую сумму из 10 значений по всем сигналам:

4. Теперь попытаемся определить вероятность сигналов обоих направлений. Для этого используем простую формулу частот:

смысл которой в том, что вероятность события равна числу желаемых событий, деленных на число всех возможных событий:

5. Вычислим вероятности противоположных событий:

6. Сейчас мы можем вычислить сигналы и прибыльность. Будем использовать десятикратное плечо при расчете прибыли. Код ниже дан для ситуации » вход в лонг при отрицательной вероятности»:

В заглавии статьи показан график кумулятивной прибыли по сравнению со стратегией «купил и держи» ( линия зеленого цвета).

Ниже — график просадок:

Конечно, векторизованный бэктест показывает только, как это было бы при входе и выходе на закрытии дня, не учитывает комиссий и т.п.

Источник

Программа на Python для отслеживания курса валюты

Курс валют постоянно находиться в нестабильном состоянии. Отслеживать его вручную не так удобно, поэтому предлагаем создать программу на Питон для автоматического трекинга.

Наша программа будет работать по следующему алгоритму:

1. Парсим (копируем) данные из страницы поисковой выдачи Google;
2. Проверяем изменения курса с момента запуска программы;
3. Отправляем письмо на электронную почту при сильном изменении курса.

Первое с чем стоит определиться, так это откуда брать курсы валют. Честно говоря, то не вижу смысла платить за какой-либо API , когда можно скопировать спарсить данные прямиком с поисковой выдачи Google или если хотите с других сайтов, которые предоставляют схожий функционал. Таких данных нам вполне хватит, ведь всё равно вряд ли какой-либо API будет предоставлять ещё более точную информацию в отличии от Google.

Первое что необходимо сделать — это установить всё необходимое. Нам потребуется установить Python с официального сайта , скачать IDE, можно использовать PyCharm и далее создать внутри программы новый проект.

Внутри созданного проекта создаем новый файл с названием main.py . После этого сразу же через терминал выполняем установку библиотек: requests, а также beautiful soup.

Библиотека requests позволяет обращаться к необходимому сайту и копировать всю его HTML разметку. Внутри HTML разметки выбрать нужные данные очень сложно, если использовать стандартные функции Python по типу: replace, join и прочих. Поэтому мы используем вторую библиотеку beautiful soup для быстрой и комфортной выборки необходимых данных из HTML.

Далее нам необходимо прописать весь код для корректной работы нашей программы. Весь код показан ниже:

Для более детального ознакомления предлагаем просмотреть небольшой урок на эту тему:

Дополнительный курс

На нашем сайте также есть углубленный курс по изучению языка Питон . В ходе огромной программы вы изучите не только язык Питон, но также научитесь создавать веб сайты за счёт веб технологий и фреймворка Джанго. За курс вы изучите массу нового и к концу программы будете уметь работать с языком Питон, создавать на нём полноценные ПК приложения на основе библиотеки Kivy, а также создавать веб сайты на основе библиотеки Джанго.

Источник

Прогнозирование курсов валют с использованием ARIMA в Python

Дата публикации Sep 29, 2018

Почти все сектора используют данные временных рядов для прогнозирования будущих временных точек. Прогнозирование будущего может помочь аналитикам и руководству в принятии более взвешенных решений для максимизации прибыли и минимизации рисков. Я буду демонстрировать, как мы можем прогнозировать обменные курсы в этой статье. Если вы новичок в финансах и хотите понять, что такое обменные курсы, пожалуйста, прочитайте мою статью «Лучший способ научиться финансам? Понять рыночные данные». Он предоставляет базовый обзор рыночных данных. Обменные курсы зависят от ряда факторов, таких как спрос и предложение, государственная политика, темпы роста страны и т. Д. Для получения дополнительной информации об экономических показателях, которые могут повлиять на обменные курсы, ознакомьтесь с моей статьей «Все, что вам нужно знать, чтобы оценить и сравнить страны».

Прогнозирование курсов валют

Недавно был введен ряд технологических достижений, которые могут быстро, эффективно и точно прогнозировать будущие моменты времени. Одним из них является внедрение статистических и машинных моделей обучения (ML) в Python. Я представил обзор основ Python в своей статье «Питон с нуля».

В этой статье я буду использовать модель ARIMA для прогнозирования обменных курсов.

В моем блогеКак мне прогнозировать временные ряды?» а также «Понимание модели авторегрессивного скользящего среднего — ARIMA”, Я обрисовал концепцию временных рядов и то, как работает ARIMA. В этом блоге я буду использовать язык программирования Python с записной книжкой Jupyter, чтобы объяснить, как использовать ARIMA в python для прогнозирования обменных курсов.

Пожалуйста, прочитайте FinTech Explained disclaimer,

Использование панд для загрузки данных валютных курсов

Pandas — одна из самых популярных библиотек Python. Он построен на базе библиотеки Python Numpy и предлагает ряд функций, в том числе:

Создание объектов, анализ данных и загрузка данных. Он имеет встроенные статистические функции, может объединять / объединять / объединять несколько коллекций. Это также может помочь нам в группировании, развороте и построении графиков данных. Кроме того, Pandas — очень эффективная библиотека для загрузки данных из CSV, HDF5 и Excel. Наконец, к данным может быть применен диапазон стилей и форматирования.

Мы будем использовать панд для:

1. Загрузка курсов обмена временных рядов из файла CSV (через запятую)

2. Просмотр первых 10 записей

3. Просмотр основной статистической информации о данных

Загрузка курсов обмена временных рядов из файла CSV

Я подготовил файл, в котором указаны ежедневные курсы обмена GBP / USD с 31 декабря 1998 года. Файл хранитсяВот, Этот файл содержит данные с двумя столбцами: Данные и GBP / USD. Закрыть

Убедитесь, что файл сохранен в том же месте, что и ваш ноутбук с python.

Введите следующие строки, чтобы загрузить файл и просмотреть первые 10 записей:

Чтобы импортировать библиотеку, выполните: Импорт
как

Примечание. GetData (fileName) — это метод, который принимает имя файла в качестве аргумента.

Нажмите Alt + Enter, чтобы просмотреть основную статистическую информацию о данных

На рисунке ниже показаны первые 10 записей файла csv с помощью метода GetData (fileName):

Давайте получим полезную статистику и наметим обменные курсы

Введите: exchangeRatesSeries.describe (), чтобы увидеть статистику, как показано ниже:

Описание () показывает ряд полезных метрик, включая:

подсчитывать— Количество записей,означать— ожидаемое значение,станд— стандартное отклонение, указывающее на разброс данных по среднему значению,мин— минимальное значение в наборе,Максимум— Максимальное значение в наборе вместе с диапазоном процентилей. Процентили могут помочь нам понять распределение вероятностей наших данных.

Построение загруженных данных

Html-стилизация может быть добавлена ​​для изменения внешнего вида в Python. Я устанавливаю цвет графика на зеленый:

# график данных временного ряда

exchangeRatesSeries.plot (цвет =»зеленый»)

Обратите внимание, что передача цвета = «зеленый» создает зеленую линейную диаграмму.

Введите: exchangeRatesSeries.hist () для отображения историограммы.

Гистограммы могут помочь нам понять распределение данных, что в свою очередь помогает нам в прогнозировании переменной:

Matplotlib может помочь нам с графикой данных. Мы также можем импортировать matplotlib, написав:

из matplotlib импорт пиплот

Затем постройте временные ряды, написав:

ARIMA с пакетом StatsModels

StatsModels — это мощная библиотека Python, которая богата статистическими моделями. Библиотека StatsModels содержит ряд моделей, которые можно использовать для прогнозирования и прогнозирования данных. Эта библиотека также содержит ряд диагностических инструментов. Мы будем использовать модель ARIMA в пакете StatsModels для прогнозирования обменных курсов.

ARIMA Введение

Модель ARIMA имеет 3 параметра:

П — Авторегрессивная особенность модели

D — порядок дифференцирования

Q — скользящая средняя особенность модели

Как только мы импортируем statsmodels, используйте tsa.arima_model и присвойте ему псевдоним ARIMA:

от statsmodels.tsa arima_model импорт ARIMA

Параметры ARIMA могут быть изменены для достижения различного поведения при прогнозировании. Я определил пользовательский метод, который использует обучающий набор и значение для каждого из трех параметров. Функция сначала создает модель ARIMA. Затем он выполняет fit () и затем прогноз () для модели. Forecast () возвращает прогнозируемое значение.

Скопируйте и вставьте эти строки в свой блокнот:

ARIMA (…) создает модель ARIMA. Fits () соответствует модели ARIMA (p, d, q) по точному максимальному правдоподобию с помощью фильтра Калмана, а Forecast () возвращает оценочное значение, основанное на подобранной модели ARIMA.

Мы можем думать о Fit () как о процессе, который генерирует кривую линии наилучшего соответствия, которая дает наименьшую ошибку. Больше на эту тему освещено в моем блоге:Насколько хороша моя прогнозируемая модель — регрессионный анализ?

Параметры p, q, d можно настроить для получения лучших результатов.

Это пример того, как мы можем передавать данные временных рядов и использоватьARIMAдля прогнозирования значения на основе фактических наблюдаемых данных:

Запустив скрипт, мы увидим прогнозируемое значение:

Мы передали случайные значения в качестве тренировочного набора. Модель ARIMA тогда соответствовала и предсказала следующее значение как 15.219305

Мы также можем передать экзогенные переменные, даты, частоту временных рядов и т. Д. В модель ARIMA.

Наконец, давайте использовать ARIMA в Python для прогнозирования валютных курсов

Теперь, когда мы понимаем, как использовать PythonПандызагрузить данные CSV и как использоватьStatsModelsЧтобы предсказать ценность, давайте объединим все знания, полученные в этом блоге, чтобы спрогнозировать наши примерные курсы обмена

Скопируйте и вставьте этот код. Это комбинация всех концепций, которые мы изучили в этом блоге.

Нажмите Alt + Enter. Python начнет вызывать модель ARIMA в цикле с фактическими данными. 70% данных используется для обучения модели, а остальные 30% используются для проверки точности. Каждый раз, когда создается новое прогнозируемое значение.

Фактические и прогнозные значения будут напечатаны на ноутбуке.

Наконец, фактические против прогнозируемых значений будут нанесены на график

Просмотреть среднеквадратичную ошибку

Я также импортировал дополнительную библиотекуsklearnкоторый я буду использовать в своих будущих блогах.

Скопируйте и вставьте эту строку:

«Из sklearn.metrics import mean_squared_error» для импорта библиотеки.

Наконец, напечатайте Mean Squared Error:

Среднеквадратичная ошибка вычисляет среднее значение разницы между фактическими и прогнозируемыми данными и говорит о том, насколько хороша ваша модель. Больше информации можно найти в моем блоге:Насколько хороша моя прогнозирующая модель — регрессионный анализ

Запустив приведенный ниже код, мы можем просмотреть фактические, прогнозируемые значения вместе с линейным графиком и общей среднеквадратичной ошибкой:

Как видите, мы напечатали фактические и прогнозные значения. Кроме того, мы построили прогнозируемые значения в красном с MSE 1,555.

Для полной тетради, пожалуйста, посетитеВот,

Дальнейшие улучшения

Прогнозирование обменных курсов может быть улучшено путем:

• Постоянно обновляемые параметры модели
• Вводя дополнительные факторы, которые влияют на обменные курсы и их корреляции во внимание
• Параметры модели также могут быть обновлены с помощью методов машинного обучения и оптимизации.
• Наконец, факторы и их корреляции могут быть подчеркнуты, чтобы гарантировать, что прогнозируемые обменные курсы учитывают экстремальные сценарии.

Заключительные заметки

В этой статье показано, как использовать Python для прогнозирования обменных курсов с использованием модели ARIMA. Финансовые рынки могут двигаться в любом направлении, и это делает очень трудным, если не невозможным, точное прогнозирование обменных курсов. При этом единственная цель прогнозирования обменных курсов через ARIMA — помочь нам в принятии взвешенных решений, которые максимизируют прибыль и минимизируют риски. Прогнозируемые обменные курсы зависят от допущений, налагаемых моделью ARIMA, которые основаны на понятиях авторегрессии, интегрированной и скользящей средней.

ARIMA — простая, но мощная модель. Предполагается, что исторические ценности диктуют поведение настоящего. Предполагается также, что данные не содержат аномалий, являются стационарными и параметры модели наряду с ошибкой являются постоянными.

Хотя ARIMA не воспринимает рыночные данные как исходные данные, экономические и политические условия или корреляции всех факторов риска для прогнозирования обменных курсов, но простой пример, показанный выше, может быть полезен для прогнозирования движения стабильных валют в нормальных условиях, в которых поведение в прошлом диктует настоящее и ценности.

Пожалуйста, дайте мне знать, если у вас есть какие-либо отзывы.

Источник