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Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading: Application to Cryptocurrency Markets (SpringerBriefs in Computational Intelligence) - Tapa blanda
- EditorialSpringer
- Año de publicación2021
- ISBN 10 3030683788
- ISBN 13 9783030683788
- EncuadernaciónTapa blanda
- IdiomaInglés
- Número de edición1
- Número de páginas112
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Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading: Application to Cryptocurrency Markets (SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology)
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Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading
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FINANCIAL DATA RESAMPLING FOR MACHINE LEARNING BASED TRADING
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Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading
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Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading
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Springer International Publishing Feb 2021, 2021
ISBN 10: 3030683788
ISBN 13: 9783030683788
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Taschenbuch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 9783030683788
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Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading : Application to Cryptocurrency Markets
Publicado por
Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030683788
ISBN 13: 9783030683788
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Taschenbuch. Condición: 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. Nº de ref. del artículo: 9783030683788
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