Aprendizagem De Máquinas Em Pares Estratégias De Negociação

Aprendizagem de máquina em Forex Trading: Por que muitos acadêmicos estão fazendo tudo errado Construindo estratégias de aprendizagem de máquina que pode obter resultados decentes em condições de mercado ao vivo sempre foi um desafio importante na negociação algorítmica. Apesar da grande quantidade de interesse e as incríveis recompensas potenciais, ainda não há publicações acadêmicas que são capazes de mostrar bons modelos de aprendizagem de máquina que pode enfrentar com êxito o problema de negociação no mercado real (ao meu melhor conhecimento, postar um comentário se Você tem um e I8217ll ser mais do que feliz para lê-lo). Embora muitos trabalhos publicados pareçam mostrar resultados promissores, muitas vezes é o caso que esses artigos se enquadram em uma variedade de diferentes problemas de tendência estatística que tornam o verdadeiro sucesso de mercado de suas estratégias de aprendizado de máquina altamente improvável. No borne de today8217s eu estou indo falar sobre os problemas que eu vejo na pesquisa académica relacionada com a aprendizagem de máquina em Forex e como eu acredito que esta pesquisa poderia ser melhorada para render a informação muito mais útil para a comunidade académica e negociando. A maioria das armadilhas na concepção da estratégia de aprendizagem de máquina ao fazer o comércio de Forex são inevitavelmente herdadas do mundo de problemas de aprendizagem determinísticos. Ao construir um algoritmo de aprendizado de máquina para algo como reconhecimento de rosto ou reconhecimento de letras há um problema bem definido que não muda, que geralmente é abordado pela construção de um modelo de aprendizagem de máquina em um subconjunto dos dados (um conjunto de treinamento) e, em seguida, testando se O modelo foi capaz de resolver corretamente o problema usando o lembrete dos dados (um conjunto de teste). É por isso que você tem alguns conjuntos de dados famosos e bem estabelecidos que podem ser usados ​​para estabelecer a qualidade das técnicas de aprendizagem de máquinas recém-desenvolvidas. O ponto-chave aqui no entanto, é que os problemas abordados inicialmente pela aprendizagem mecânica foram principalmente deterministas e independentes do tempo. Ao passar para a negociação, a aplicação dessa mesma filosofia produz muitos problemas relacionados com o caráter parcialmente não determinístico do mercado e sua dependência temporal. O simples ato de tentar selecionar conjuntos de treinamento e teste introduz uma quantidade significativa de viés (um viés de seleção de dados) que cria um problema. Se a seleção for repetida para melhorar os resultados no conjunto de testes 8211 que você deve assumir acontece em pelo menos alguns casos 8211, então o problema também adiciona uma grande quantidade de viés de mineração de dados. Toda a questão de fazer um único treinamento valididation exercício também gera um problema relativo a como este algoritmo é para ser aplicado ao vivo trading. Por definição, a negociação ao vivo será diferente, uma vez que a seleção de conjuntos de testes de treinamento precisa ser reaplicada a dados diferentes (como agora o conjunto de testes é realmente dados desconhecidos). O viés inerente à seleção inicial do período de amostra da amostra de amostra e a ausência de quaisquer regras testadas para negociação com dados desconhecidos torna essas técnicas geralmente em falha na negociação ao vivo. Se um algoritmo for treinado com dados 2000-2012 e tiver sido validado cruzadamente com os dados de 2012-2015, não há razão para acreditar que o mesmo sucesso acontecerá se treinado em dados de 2003-2015 e depois viver negociado de 2015 a 2017, os conjuntos de dados São muito diferentes na natureza. O sucesso do algoritmo de medição também é um problema muito relevante aqui. Inevitavelmente, os algoritmos de aprendizado de máquina usados ​​para negociação devem ser medidos em mérito pela sua capacidade de gerar retornos positivos, mas alguma literatura mede o mérito de novas técnicas algorítmicas, tentando avaliar sua capacidade de obter previsões corretas. As previsões corretas não são necessariamente as negociações rentáveis, como você pode facilmente ver ao construir classificadores binários. Se você tentar prever a próxima direção de candle8217s você ainda pode fazer uma perda se você estiver na maior parte certo em velas pequenas e errado em velas maiores. Na verdade, a maior parte desse tipo de classificadores 8211 a maioria daqueles que não trabalham 8211 acabam predizendo direcionalidade com uma precisão acima de 50, mas não acima do nível necessário para ultrapassar as comissões que permitiriam negociações de opções binárias rentáveis. Para construir estratégias que são principalmente livre dos problemas acima eu sempre defendi uma metodologia em que o algoritmo de aprendizagem da máquina é treinada antes da tomada de qualquer decisão de formação. Usando uma janela em movimento para o treinamento e nunca fazendo mais de uma decisão sem reaproveitar todo o algoritmo, podemos livrar-nos do viés de seleção que é inerente na escolha de um único conjunto de amostras de amostra. Desta forma, todo o teste é uma série de exercícios de validação de treinamento que acabam garantindo que o algoritmo de aprendizado da máquina funcione mesmo sob conjuntos de dados de treinamento tremendamente diferentes. Eu também defendo a medição do desempenho de backtesting real para medir um mérito algoritmo de aprendizagem de máquina e, além disso, eu iria tão longe como para dizer que nenhum algoritmo pode valer a pena o seu sal sem ser provado sob reais condições fora da amostra. Desenvolver algoritmos desta maneira é muito mais difícil e eu não encontrei um único artigo acadêmico que segue este tipo de abordagem (se eu perdi, sinta-se livre para postar um link para que eu possa incluir um comentário). Isso não significa que essa metodologia seja completamente livre de problemas, no entanto, ela ainda está sujeita aos problemas clássicos relevantes para todos os exercícios de construção de estratégia, incluindo viés de ajuste de curva e viés de mineração de dados. É por isso que também é importante usar uma grande quantidade de dados (uso 25 anos para testar sistemas, sempre treinando depois de cada máquina aprendendo decisão derivada) e realizar testes de avaliação de viés de mineração de dados adequados para determinar a confiança com a qual podemos Dizer que os resultados não vêm de acaso aleatório. Meu amigo AlgoTraderJo 8211 que também acontece de ser um membro da minha comunidade comercial 8211 está actualmente a crescer um fio na ForexFactory seguindo este mesmo tipo de filosofia para o desenvolvimento de aprendizagem de máquina, como trabalhamos em alguns novos algoritmos de aprendizagem de máquina para a minha comunidade comercial. Você pode consultar seu tópico ou posts anteriores no meu blog para vários exemplos de algoritmos de aprendizado de máquina desenvolvidos dessa maneira. Se você gostaria de aprender mais sobre nossos desenvolvimentos na aprendizagem de máquina e como você também pode também desenvolver suas próprias estratégias de aprendizagem de máquina usando a estrutura de F4 por favor considere juntar Asirikuy. Um site cheio de vídeos educacionais, sistemas de negociação, desenvolvimento e um som, abordagem honesta e transparente para trading. ChenRenLu-MachineLearningInPairsTradingStrategies. pdf -. Aprendizagem de Máquinas em Pares Trading Estratégias Yuxing Chen (Joseph) Departamento de Estatística Stanford University Email: josephc5stanford. edu Weiluo Ren (David) Departamento de Matemática Stanford University Email: weiluostanford. edu Xiaoxiong Lu Departamento de Engenharia Elétrica Universidade de Stanford Email: lxxstanford. edu Palavras-chave : Negociação de pares, reversão de média, processo de Ornstein-Uhlenbeck, reequilíbrio de portfólio, filtro de Kalman, Kalman mais suave, EM 1.Introdução A negociação de pares consiste em posição longa em um produto financeiro e posição curta em outro produto e focamos a forma de arbitragem estatística De tendência seguindo essas estratégias são neutras no mercado e têm baixo risco. Escolha dois títulos 1, 2 e denote seus preços como 12. SS. Em seguida, o spread é 61538 61485. onde é uma constante cuidadosamente escolhida dependendo do tempo. O caso mais simples é que a propagação se torna simplesmente diferença entre dois preços. Assumimos que a propagação é um processo de reversão médio, significando que se ocorrerem desvios de propagação de sua média, esse desvio irá eventualmente desaparecer. Então, quando surgem desvios, nós long os títulos relativamente baratos e curto vender os títulos relativamente caros e, em seguida, esperar para o spread vai voltar ao seu nível médio para fazer lucro. Esta é a idéia básica por trás de muitas estratégias de negociação de pares, incluindo a nossa. A questão agora se torna como modelar o processo de propagação de média reverberação de modo que o sinal de negociação de entrada e saída possa ser desenvolvido a partir desse modelo. Neste trabalho, o processo de Ornstein-Uhlenbeck é usado como o modelo subjacente de propagação: () () () () Xt é o spread no tempo T, 61553 mede a velocidade de retorno ao seu nível médio 61549. e é a volatilidade da propagação. Neste projeto, duas abordagens são aplicadas. Um deles é partir da diferença dos retornos diários em vez da disseminação dos preços, e integrar esse processo e usar uma regressão linear para estimar os coeficientes. 61553 61549 61555. Outra é assumir um modelo de espalhamento que é um processo O-U latente mais alguns sinais de ruído e construção baseado na previsão gerada a partir do filtro de Kalman algoritmo E-M modificado para Kalman smootherfilter é aplicado para estimar os coeficientes no modelo spread. Na Seção 2 e 3, os modelos e algoritmos são dados em ordem inversa, a partir de modelos e, em seguida, introduzindo algoritmos para estimar parâmetros em modelos. Resumos muito breves de procedimentos reais são dados na parte posterior da Seção 2 e 3, mostrando a ordem de como algoritmos devem ser implementados. 2.Portfolio Rebalancing amp Linear Regressão Abordagem A vantagem desta abordagem é a simplicidade: modelo linear é conveniente para ser interpretado e se algo der errado, é fácil detectar a fonte do problema. Esta pré-visualização apresenta secções intencionalmente desfocadas. Inscreva-se para ver a versão completa. Este é o fim da visualização. Inscreva-se para acessar o resto do documento. Máquina Learning Trading Systems O SPDR SampP 500 ETF (SPY) é um dos produtos ETF amplamente negociados no mercado, com cerca de 200 bilhões de ativos e volume de negócios médio de pouco menos de 200 milhões de ações diariamente. Assim, a probabilidade de ser capaz de desenvolver um sistema de comércio de fazer dinheiro usando informações publicamente disponíveis pode parecer ser slim-to-none. Então, para nos dar uma chance de lutar, vamos nos concentrar em uma tentativa de prever o movimento noturno no SPY, usando dados da sessão do dia anterior. Além dos preços de abertura e fechamento da sessão do dia anterior, selecionamos um número de outras variáveis ​​plausíveis para construir o vetor de característica que vamos usar em nosso modelo de aprendizagem de máquina: O volume diário O preço de fechamento do dia anterior8217s Os 200 Dia, 50 dias e 10 dias do preço de fechamento Os preços altos e baixos de 252 dias da série SPY Vamos tentar construir um modelo que prevê o retorno overnight no ETF, ou seja, O (t1) - Neste exercício usamos dados diários desde o início da série SPY até o final de 2014 para construir o modelo, o qual será testado em dados fora da amostra a partir de janeiro de 2015 - Agosto de 2016. Num contexto de alta frequência, seria gasto um tempo considerável a avaliar, limpar e normalizar os dados. Aqui enfrentamos muito menos problemas desse tipo. Normalmente, seria padronizado os dados de entrada para equalizar a influência de variáveis ​​que podem ser medidas em escalas de muito diferentes ordens de grandeza. Mas neste exemplo todas as variáveis ​​de entrada, com exceção do volume, são medidas na mesma escala e assim a padronização é discutivelmente desnecessária. Primeiro, os dados da amostra são carregados e usados ​​para criar um conjunto de regras de treinamento que mapeiam o vetor de característica para a variável de interesse, o retorno de um dia para o outro: No Mathematica 10 Wolfram introduziu um conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina que incluem regressão, , Redes neurais e florestas aleatórias, juntamente com a funcionalidade para avaliar e selecionar a técnica de aprendizado de máquina com melhor desempenho. Estas facilidades tornam muito simples a criação de um classificador ou modelo de previsão usando algoritmos de aprendizado de máquina, como este exemplo de reconhecimento de escrita manual: Criamos um modelo preditivo no treinamento SPY, permitindo que o Mathematica escolha o melhor algoritmo de aprendizado de máquina: Opções para a função Predict que pode ser usada para controlar a seleção de recursos, o tipo de algoritmo, o tipo de desempenho eo objetivo, ao invés de simplesmente aceitar os padrões, como fizemos aqui: Tendo construído nosso modelo de aprendizagem de máquina, Os dados de amostra de janeiro de 2015 a agosto de 2016 e criar um conjunto de teste: Em seguida, criar um objeto PredictionMeasurement, usando o modelo de vizinho mais próximo. Que pode ser usado para uma análise mais aprofundada: Não há muita dispersão nas previsões do modelo, que têm valor positivo. Uma técnica comum nesses casos é subtrair a média de cada uma das previsões (e também podemos padronizá-las dividindo pelo desvio padrão). O scatterplot de reais contra previsão retornos de noite em SPY agora olha como este: There8217s ainda uma falta óbvia da dispersão nos valores da previsão, comparados aos retornos de noite do real, que nós poderíamos retificar pela estandardização. De qualquer forma, parece haver uma pequena relação não linear entre os valores previstos e os reais, o que mantém alguma esperança de que o modelo ainda possa ser útil. De previsão para negociação Existem vários métodos de implantação de um modelo de previsão no contexto da criação de um sistema de negociação. A rota mais simples, que iremos tomar aqui, é aplicar um gate de limiar e converter as previsões filtradas diretamente em um sinal de negociação. Mas outras abordagens são possíveis, por exemplo: Combinar as previsões a partir de modelos múltiplos para criar um conjunto de previsão Usar as previsões como entradas para um modelo de programação genética Alimentar as previsões na camada de entrada de um modelo de rede neural projetado especificamente para gerar sinais comerciais Do que as previsões Neste exemplo, vamos criar um modelo de negociação através da aplicação de um filtro simples para as previsões, escolhendo apenas os valores que excedem um limite especificado. Este é um truque padrão usado para isolar o sinal no modelo do ruído de fundo. Aceitaremos somente os sinais positivos que excedem o nível de limiar, criando um sistema de negociação somente longo prazo. Isto é, ignoramos as previsões que se situam abaixo do nível do limiar. Compramos SPY no fechamento quando a previsão excede o limiar e sair de qualquer posição longa no dia seguinte8217s aberto. Esta estratégia produz os seguintes resultados pro-forma: Conclusão O sistema tem algumas características bastante atraentes, incluindo uma taxa de vitória superior a 66 e uma CAGR de mais de 10 para o período fora da amostra. Obviamente, esta é uma ilustração muito básica: gostaríamos de considerar as comissões de negociação e a derrapagem nas entradas e saídas de posições nos períodos pós e pré-mercado, o que afetará negativamente o desempenho, é claro. Por outro lado, apenas começamos a arranhar a superfície em termos das variáveis ​​que poderiam ser consideradas para inclusão no vetor de características e que podem aumentar o poder explicativo do modelo. Em outras palavras, na realidade, isso é apenas o começo de um longo e árduo processo de pesquisa. No entanto, este exemplo simples deve ser suficiente para dar ao leitor um gosto de what8217s envolvidos na construção de um modelo de negociação preditiva usando algoritmos de aprendizagem de máquina. Máquina de aprendizagem estratégias de negociação 92msit super duper Enquanto muitas pessoas gostam de fazê-lo som realmente complexo, É bastante simples no seu núcleo e pode ser melhor visualizado como classificação da máquina. Aprendizagem de máquina brilha quando o número de dimensões excede o que podemos representar graficamente, mas heres uma representação 2D agradável de aprendizado de máquina com duas características: A imagem acima é tirada da parte 11 desta série, onde mostramos um exemplo extremamente básico de como um A máquina do vetor da sustentação (SVM) trabalha. Este exemplo particular eo estimador específico que iremos utilizar é SVC linear. Se isso não significa nada para você agora, isso está perfeitamente bem. A imagem acima é tirada através da alimentação através de conjuntos de dados de coordenadas x, y como: 1,2, Como você pode ver, este conjunto de dados tem alguns pares maiores e alguns pares menores. O que um SVM vai fazer é ajudá-lo a encontrar a linha divisória perfeita entre os dados. Podemos então dar um passo adiante, e pedir ao SVM para prever que grupo uma coordenada como 0.8,0.92 pertenceria. Com recursos (pense nisso como dimensões) como 2D ou 3D, é realmente muito simples de visualizar e para nós seres humanos apenas olhar para o gráfico e fazer alguns agrupamento básico. Aprendizado de máquina, no entanto, pode ser usado para analisar, digamos, 100 características (100 dimensões). Tente isso com 5 bilhões de amostras. Esta série está relacionada com a aprendizagem da máquina de uma maneira prática e prática, usando a linguagem de programação Python eo módulo Scikit-learn (sklearn). Nosso exemplo aqui utilizado é analisar as características fundamentais das empresas de capital aberto (estoques), comparando esses fundamentos com o desempenho do valor de mercado das ações ao longo do tempo. Nosso objetivo é ver se podemos usar a aprendizagem de máquinas para identificar boas ações com fundamentos sólidos que importam para que possamos investir neles. Eu tentarei cobrir mais exemplos de aprendizagem de máquina no futuro, como cada algoritmo de aprendizagem de máquina é bastante específico ao tipo de problema que você pôde ter. Uma máquina do vetor do apoio (SVM) é grande para algumas tarefas, mas muito pobre para outro. Existem muitos outros algoritmos de aprendizado de máquina para aprender, e há muito mais para aprender sobre aprendizagem de máquina em geral. Seriam tomadas somente uma pequena fatia do bolo por algoritmo de aprendizado de máquina que usamos. Aprendizagem de máquina, em sua maior parte, não é aprendizagem real em tudo, embora muitas pessoas na mídia geralmente medo-monger com isso como premissa. Com a aprendizagem da máquina, podemos realizar um monte de tarefas incríveis e dar a aparência, ou provavelmente melhor colocar: a ilusão de inteligência, mas não é realmente inteligência como a conhecemos. A questão real, no entanto, é se isso importa no final Se o resultado final é o mesmo, e alcançado de uma forma muito mais eficiente, então o que importa como a conclusão foi alcançada Existem muitas aplicações onde esta forma de computação É superior à inteligência humana. Pesando e analisando adequadamente todos os aspectos é simplesmente feito melhor com menos viés, e muito mais rápido, por computadores. Existem duas categorias principais de aprendizado de máquina: dentro da aprendizagem supervisionada, temos classificação e regressão. Lembre-se mais cedo quando eu disse que a aprendizagem da máquina é realmente apenas a classificação da máquina Ainda é, mas há também uma forma específica de aprendizagem de máquina chamada classificação. Assim, a aprendizagem supervisionada é onde nós, o cientista, supervisionamos e algumas vezes orientamos o processo de aprendizagem. Podemos dizer quais são alguns dos dados, e deixar alguns para questionar. Dentro da aprendizagem supervisionada, temos a classificação, que é onde já temos as classificações feitas. Um exemplo aqui seria o tutorial de reconhecimento de imagem que fizemos, onde você tem um conjunto de números, e você tem um desconhecido que você quer se encaixar em uma das suas categorias pré-definidas. Em seguida, temos regressão, ainda sob supervisão de aprendizagem, que é talvez melhor chamado de indução ou algo parecido, onde temos certas variáveis ​​conhecidas dos dados em questão, e, em seguida, usando amostras passadas ou dados históricos, podemos fazer previsões sobre o desconhecido . Um exemplo aqui seria o que o Facebook faz para você quando ele adivinha onde você mora. Dada a sua rede e as pessoas que você tem os laços mais próximos e se comunicar com, e onde eles são, o Facebook pode então acho que você também são a partir desse local. Outro exemplo seria se nós amostra um milhão de pessoas, em seguida, encontrar uma pessoa desconhecida que tem cabelo loiro e pele pálida. Foram curiosos os olhos de cor que eles têm. Nosso algoritmo de regressão provavelmente sugerirá que nossa nova pessoa tenha olhos azuis ou cinza, com base nas amostras anteriores. Agora, imediatamente as bandeiras vermelhas devem provavelmente ir fora aqui. Para você filosofia majors lá fora, você sabia que havia um problema imediatamente quando usamos o raciocínio indutivo. Para o resto de vocês, o problema é fazer previsões aqui, usando a forma mais fraca de raciocínio. Tudo o que disse, os seres humanos têm devido um pouco de sua evolução para a sua capacidade de fazer raciocínio indutivo. Não é tudo ruim, mas as pessoas gostam de usar raciocínio indutivo e análise de regressão para coisas como ações de negociação. O problema é que este raciocínio segue a história e faz previsões para o futuro. Como sabemos e ouvimos muitas vezes, a história não é uma representação do futuro. Eu não quero passar muito tempo aqui, mas eu gostaria de enfatizar finalmente, com a indução, os computadores são melhores do que os seres humanos. Quando se trata de raciocínio indutivo, os seres humanos têm a tendência de perder-julgar e pesar incorretamente vários atributos. Eles geralmente têm um viés muito mais, e outras falhas estatísticas que particularmente praga raciocínio indutivo. Computadores não têm esses problemas, e eles podem executar este raciocínio em um conjunto de dados muito maiores em um ritmo astronômico mais rápido do que nós. Unsupervised aprendizagem é onde nós criamos o algoritmo de aprendizagem, então nós apenas jogamos uma tonelada de dados no computador e nós deixamos o computador fazer o sentido dele. O básico do aprendizado não supervisionado é simplesmente jogar um enorme conjunto de dados na máquina, ea máquina, você adivinhou, classifica ou grupos, os dados. É por isso que os termos podem ser confusos. Basta lembrar que toda aprendizagem máquina é a classificação da máquina, ea versão específica da aprendizagem máquina chamada classificação é onde estavam apenas categorias pré-definindo, forçando a máquina a escolher um. Os últimos termos principais que eu gostaria de ter-nos cobrir aqui antes de começ nossos pés molhados são testes e treinamento Quando treinamos a máquina, isto é onde nós damos dados que é pré-classificado. Então, novamente, com a série de reconhecimento de imagem, treinamos nossa máquina dando exemplos de 0s a 9s. Quando testamos este algoritmo, usamos novos dados não classificados na máquina, mas sabemos a classificação correta. Geralmente, você alimenta os dados através de testá-lo, então você executar as respostas corretas através da máquina e ver quantas a máquina tem certo e errado. Como você pode encontrar em breve, realmente adquirir os dados necessários para o treinamento e teste é a parte mais desafiadora. Para mim e Sentdex, que faz análise de sentimento de texto, eu era capaz de usar filme e produto opiniões raspadas offline como o meu treinamento e testes conjuntos. Os comentários vêm com classificações, para que eu pudesse treinar e testar a máquina em grandes conjuntos de dados que foram pessoalmente classificados pelo próprio revisor. Eu fiz esta imagem há muito tempo, mas eu acho que ainda se aplica a aprendizagem de máquina: Embora eu acho que a aprendizagem da máquina é realmente mais complicado do que isso, a maioria das pessoas são susceptíveis de ler sobre aprendizagem de máquina e acho que é incrivelmente complicado tanto na programação e matematicamente, Assim sendo scared fora. Enquanto algoritmos de aprendizagem de máquina são realmente incrivelmente longa e complexa, você quase nunca precisará escrever o seu próprio, exceto apenas por diversão ou apenas para ver se você pode. Em quase todos os casos de produção, você não gostaria de escrever o seu próprio, nem você deve. Você vai querer usar um algoritmo revisado por pares, altamente eficiente e altamente testado. Para a maioria dos casos principais, haverá um algoritmo muito eficaz disponível para você. Devido a isso, não é realmente necessário para você aprender sobre todos os funcionamentos internos da máquina de aprendizagem para ser bem sucedido com ele. Você pode pensar nisso muito parecido com como você provavelmente trata o seu carro, seu computador ou seu telefone celular. Você pode obter um monte de utilidade para fora dessas coisas, mas você provavelmente realmente sabe muito pouco sobre todos os meandros deles. Aprendizagem da máquina é a mesma maneira. É melhor compreender alguns dos principais parâmetros, como taxa de aprendizagem, bem como o que a aprendizagem da máquina está realmente fazendo para você, dessa forma você pode descobrir como a melhor maneira de aplicar a aprendizagem da máquina a um problema. É por isso que eu acho que visualizar alguns exemplos antes de passar para dimensões impossíveis é uma ótima idéia. Claro, você pode achar que você está curioso sobre o funcionamento interno, e eu incentivá-lo a alimentar a sua curiosidade. Os algoritmos são verdadeiramente fascinantes, e certamente melhorará sua eficácia quanto mais você entender os algoritmos que você pretende empregar. O foco deste curso é realmente aplicar um algoritmo de aprendizagem de máquina a um problema. Se isso soa como algo que você gostaria de fazer, vá para o próximo tutorial. Existem 2 perguntas / respostas para este tutorial. Cadastre-se em 1 para acessar esses vídeos, downloads de vídeos e sem anúncios. Que continuamos a contratos. De opções de estratégia comercial kaskus. No muito rentável estratégias tanto em indian. Melhor binário um multi mercado de ações estratégias neutras, par pode nos ajudar a projetar melhores ações de negociação, mas uma estratégia e. Pares que trocam usando a máquina horas há. 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