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Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading: Application to Cryptocurrency Markets - Couverture souple

 
9783030683788: Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading: Application to Cryptocurrency Markets

Synopsis

This book presents a system that combines the expertise of four algorithms, namely Gradient Tree Boosting, Logistic Regression, Random Forest and Support Vector Classifier to trade with several cryptocurrencies. A new method for resampling financial data is presented as alternative to the classical time sampled data commonly used in financial market trading. The new resampling method uses a closing value threshold to resample the data creating a signal better suited for financial trading, thus achieving higher returns without increased risk. The performance of the algorithm with the new resampling method and the classical time sampled data are compared and the advantages of using the system developed in this work are highlighted.

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À propos de l?auteur

Tomé Almeida Borges is a data scientist at Santander Portugal since December 2019. He received the master's degree in Electrical and Computer Engineering from Instituto Superior Técnico, Technical University of Lisbon, Portugal, in 2019. His research activity is focused on pattern recognition and data resampling methods of financial markets.

Rui Ferreira Neves is a professor at Instituto Superior Técnico since 2005. He received the Diploma in Engineering and the Ph.D. degrees in Electrical and Computer Engineering from the Instituto Superior Técnico, Technical University of Lisbon, Portugal, in 1993 and 2001, respectively. In 2006, he joined Instituto de Telecomunicações (IT) as a research associate. His research activity deals with evolutionary computation and pattern matching applied to the financial markets, sensor networks, embedded systems and mixed signal integrated circuits. He uses both fundamental, technical and pattern matching indicators to find the evolutionof the financial markets.

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Edition présentée

ISBN 10 :  303068380X ISBN 13 :  9783030683801
Editeur : Springer, 2021
Couverture souple

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Tom� Almeida Borges,Rui Neves
Edité par Springer 2021-02-23, 2021
ISBN 10 : 3030683788 ISBN 13 : 9783030683788
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Borges, Tomé Almeida; Neves, Rui
Edité par Springer, 2021
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Tomé Almeida BorgesRui Neves
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TOMÉ ALMEIDA BORGESRUI NEVES
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Tomé Almeida Borges|Rui Neves
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Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents a framework consisting of several supervised machine learning procedures to trade in the Cryptocurrencies Market&nbspCompares the performance of 5 different forecasting trading signals among themselves and with a Buy and Hold stra. N° de réf. du vendeur 448686601

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ISBN 10 : 3030683788 ISBN 13 : 9783030683788
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Taschenbuch. Etat : Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book presents a system that combines the expertise of four algorithms, namely Gradient Tree Boosting, Logistic Regression, Random Forest and Support Vector Classifier to trade with several cryptocurrencies. A new method for resampling financial data is presented as alternative to the classical time sampled data commonly used in financial market trading. The new resampling method uses a closing value threshold to resample the data creating a signal better suited for financial trading, thus achieving higher returns without increased risk. The performance of the algorithm with the new resampling method and the classical time sampled data are compared and the advantages of using the system developed in this work are highlighted. N° de réf. du vendeur 9783030683788

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Taschenbuch. Etat : Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book presents a system that combines the expertise of four algorithms, namely Gradient Tree Boosting, Logistic Regression, Random Forest and Support Vector Classifier to trade with several cryptocurrencies. A new method for resampling financial data is presented as alternative to the classical time sampled data commonly used in financial market trading. The new resampling method uses a closing value threshold to resample the data creating a signal better suited for financial trading, thus achieving higher returns without increased risk. The performance of the algorithm with the new resampling method and the classical time sampled data are compared and the advantages of using the system developed in this work are highlighted. 112 pp. Englisch. N° de réf. du vendeur 9783030683788

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