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Brain Trading System

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简介:
Brain Trading System是一款先进的自动化交易软件,利用人工智能算法分析市场数据,帮助用户做出更准确的投资决策。 BrainTrading System 8.0 for Multicharts

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  • Brain Trading System
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    Brain Trading System是一款先进的自动化交易软件,利用人工智能算法分析市场数据,帮助用户做出更准确的投资决策。 BrainTrading System 8.0 for Multicharts
  • Creating Reliable Trading Systems.pdf
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    《Creating Reliable Trading Systems》是一本深入探讨构建稳健交易系统的指南,涵盖技术分析、风险管理及系统测试等方面的知识。 量化交易的经典数据与交易系统的设计开发在证券期货交易领域具有重要意义。
  • Trading View平台
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    Trading View是一款广受欢迎的在线股票、外汇和加密货币交易平台,提供强大的图表分析工具与实时市场数据。用户可以在此平台上创建并共享自定义技术指标及策略,并加入社区讨论。 Trading View是一个与金融交易图表相关的项目,主要使用PHP编程语言实现。该项目可能是一种集成在网页上的金融分析工具,允许用户查看、分析及交易各种金融资产的实时或历史数据。它提供自定义指标、脚本以及社交功能等特性,并且可能是对广受欢迎的在线金融图表平台Trading View的一种实现或者与其相关的API接口。 使用PHP开发此项目时,开发者可以利用其强大的服务器端处理能力来获取和展示金融数据。这可能包括从数据库或其他来源(如API)提取数据、进行计算并生成相应的图表结果。此外,PHP还可以用于管理用户的交互操作,例如提交查询请求、设置自定义指标或保存及分享用户配置的图表。 该项目中的trading_view-master文件夹很可能代表项目的主代码库或者主线分支。通常情况下,在一个开源项目中会使用Git版本控制系统,并且master分支是其核心部分之一。在这个目录下可以期待找到以下组件: 1. **源代码**:包括PHP脚本,负责处理请求、解析数据以及生成图表。 2. **配置文件**:包含数据库连接信息以及其他服务的设置参数等。 3. **前端资源**:HTML、CSS和JavaScript文件用于构建用户界面,并与后端PHP脚本协同工作以展示图表并管理用户的交互操作。 4. **数据模型**:可能包括类或函数,用以结构化及处理金融数据。 5. **测试代码**:提供单元测试或集成测试等功能来验证程序的正确性。 6. **文档资料**:如README文件等介绍安装、配置和使用该项目的方法指南。 7. **示例与模板**:可能包含一些预设的图表设置选项或展示案例。 为了深入研究这个项目,建议熟悉PHP基础及基本Web开发概念,并了解相关的金融图表库(例如Highcharts或D3.js)。另外,如果此项目依赖于特定API,则需要掌握相应的文档资料。对于希望扩展或者自定义该工具的人来说,学习如何参与和贡献开源项目的知识也非常重要。此外,具备金融市场基础知识如技术分析指标的使用者将能够更有效地利用这个工具进行金融数据分析与决策支持。
  • Brain MRI Scan.rar
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    这是一个包含脑部MRI扫描图像的数据文件集合,用于医学研究、教学或诊断目的。 利用MATLAB进行MRI图像处理的代码可以实现对医学影像的有效分析与优化。通过编写特定算法,研究人员能够增强图像质量、提取关键特征,并支持临床诊断决策过程中的复杂计算需求。这种技术在神经科学、放射学以及生物医学工程领域中尤为重要。
  • Brain Connectivity Toolbox .7z
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    Brain Connectivity Toolbox .7z是一款用于分析大脑连接性的软件工具包,支持从神经影像数据中提取和解析复杂的大脑网络结构。 在MATLAB中进行脑网络连接分析的代码部分主要包括以下几个步骤: 1. 首先加载必要的数据文件,这些通常包括功能磁共振成像(fMRI)或扩散加权成像(DWI)的数据。 2. 数据预处理:这一步骤可能涉及去除噪音、头动校正以及空间标准化等操作。MATLAB中有多种工具箱可以完成这一任务。 3. 计算脑网络的连接矩阵,通常使用皮尔逊相关系数或相位同步度来衡量不同大脑区域之间的功能连接强度。 4. 可视化:利用Brain Connectivity Toolbox或其他可视化库将计算得到的功能连接图进行图形展示。 以上步骤为在MATLAB中实现脑网络分析的基本框架。
  • Brain Connectome Toolbox (BCT)
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    Brain Connectome Toolbox (BCT)是一款用于分析和可视化脑网络连接的数据处理软件工具箱,广泛应用于神经科学领域。 基于MATLAB的复杂网络分析工具能够帮助研究人员高效地处理和解析大规模复杂网络数据。该工具集成了多种算法,支持节点度分布、聚类系数计算以及社区检测等功能,并且可以生成直观的可视化图表来展示复杂的网络结构及其特性。此外,它还提供了一个灵活的框架,允许用户根据具体需求定制分析流程及参数设置。
  • Brain MRI Datasets from TCGA
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    Brain MRI Datasets from TCGA提供了来自癌症基因组图谱(TCGG)项目的脑部磁共振成像数据集,涵盖多种脑肿瘤类型,为科研人员研究和开发新的诊断及治疗手段提供宝贵资源。 医学颅脑图像分割数据集
  • Machine Learning for Algorithmic Trading - Second Edition_Original...
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    本书为《机器学习在算法交易中的应用》第二版,深入探讨了如何利用机器学习技术优化金融市场的自动交易策略。书中不仅涵盖了最新的研究进展和技术趋势,还提供了大量实践案例和代码示例,帮助读者构建高效、智能的交易模型。 《ML交易-第二版》旨在详细阐述机器学习如何以实用且全面的方式为算法交易策略提供价值。本书涵盖了从线性回归到深度强化学习的多种技术,并展示了建立、回测及评估由模型预测驱动的交易策略的方法。全书分为四个部分,共23章和一个附录,内容超过800页。 第一部分内容包括数据采购、财务功能工程以及资产组合管理的关键方面;第二部分则涉及基于监督学习与无监督算法设计并评估多空交易策略;第三部分讲解如何从SEC文件、收益电话会议记录或财经新闻等文本资料中提取可操作的信号;第四部分介绍使用CNN和RNN等深度学习模型处理市场及替代数据,通过生成对抗网络创造合成数据,并利用深度强化学习训练交易代理。 此版本包含150多个笔记本,将书中讨论的概念、算法与用例付诸实践。这些实例展示如何从各种类型的市场、基础信息以及文本和图像中提取信号,包括如何培训并调整预测不同资产类别及投资范围回报的模型,并复制最近发布的研究成果。
  • Winning Algorithmic Trading Strategies and Their Rationale
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    本书深入探讨了算法交易策略的成功模式及其背后的逻辑,旨在帮助读者理解并应用先进的算法交易技术,优化投资决策。 Algorithmic Trading Winning Strategies and Their Rationale This text discusses successful strategies in algorithmic trading along with the reasoning behind them. It aims to provide insights into how algorithms can be effectively used in financial markets to achieve profitable outcomes.