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Librería: Chiron Media, Wallingford, Reino Unido
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Librería: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Alemania
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Librería: Romtrade Corp., STERLING HEIGHTS, MI, Estados Unidos de America
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Librería: SMASS Sellers, IRVING, TX, Estados Unidos de America
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Librería: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irlanda
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Librería: Revaluation Books, Exeter, Reino Unido
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Añadir al carritoPaperback. Condición: Brand New. 112 pages. 9.25x6.10x0.27 inches. In Stock.
Librería: Kennys Bookstore, Olney, MD, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030683788 ISBN 13: 9783030683788
Librería: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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.
Librería: preigu, Osnabrück, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. Financial Data Resampling for Machine Learning Based Trading | Application to Cryptocurrency Markets | Tomé Almeida Borges (u. a.) | Taschenbuch | SpringerBriefs in Applied Sciences and Technology | xv | Englisch | 2021 | Springer | EAN 9783030683788 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Librería: Brook Bookstore On Demand, Napoli, NA, Italia
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Librería: Basi6 International, Irving, TX, Estados Unidos de America
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Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing Feb 2021, 2021
ISBN 10: 3030683788 ISBN 13: 9783030683788
Librería: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, Alemania
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Añadir al carritoTaschenbuch. 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.
Idioma: Inglés
Publicado por Springer International Publishing, 2021
ISBN 10: 3030683788 ISBN 13: 9783030683788
Librería: moluna, Greven, Alemania
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Añadir al carritoCondición: 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 Compares the performance of 5 different forecasting trading signals among themselves and with a Buy and Hold stra.
Idioma: Inglés
Publicado por Springer, Palgrave Macmillan Feb 2021, 2021
ISBN 10: 3030683788 ISBN 13: 9783030683788
Librería: buchversandmimpf2000, Emtmannsberg, BAYE, Alemania
EUR 69,54
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Añadir al carritoTaschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 112 pp. Englisch.