Deep Learning spécialisé en trading - Robank Hood

Réseaux de neurones pour le trading, Intelligence artificielle pour le trading en bourse

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Il faut de la puissance CPU pour effectuer les calculs. On peut bien sûr installer les librairies dans Spyder et PyCharm, mais il y a une solution simple.

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Un Notebook est découpé en cellules. Chaque cellule est exécutable séparément mais en séquence. Et cela résout notre second problème : la puissance CPU.

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Google Colaboratory Google colabpour les intimes, est un environnement de Notebook intégré à Google Drive. Quand on pratique le deep learning cela implique énormément de calculs. Par exemple, il faut faire des dérivations, etc. Graphical Processing Units. Les GPU ce sont les processeurs qui servent à afficher tout ce que vous voyez réseaux de neurones pour le trading votre écran.

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Les ordinateurs pour gamers ont des GPU puissants. De même, pour miner des cryptos on peut utiliser des GPU car les calculs sont intenses. À ce titre, les fabricants de GPU ont la cote.

Les tensors Nous allons voir plus loin que les calculs en deep learning peuvent être réalisés grâce à TensorFlow 2.

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Or, il existe des processeurs adaptés aux calculs à base de tenseurs. Ce sont les TPU.

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Google Colab offre gratuitement ou 7 dollars par mois des TPU pour vos calculs. Bien sûr, comme beaucoup de gens dans le monde utilisent Google Colab, les ressources allouées à vos calculs de machine learning ne sont pas infinies.

Mais cela libère votre PC.

Un article avec tout ce qu’il faut pour appliquer l’IA au trading

Cela coûte plus cher, mais cela peut répondre à votre besoin. Découvrez les détails ici. Vous pouvez aussi utiliser SageMaker. Quels frameworks de machine learning utiliser?

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Voici une rapide liste des frameworks et librairies essentiellement python à utiliser pour de la data science. Pandas permet de rapidement enregistrer et lire des fichiers CSV et manipuler des dataframes matrices.

Pourquoi l’intelligence artificielle, le machine learning et le deep learning ?

Mais reste plutôt pédagogique. Vous y trouverez la plupart des modèles et pipelines de machine learning. TensorFlow 2 est le framework roi.

Il peut être utilisé en python et en java. Il a été créé par Google.

Une technolgie puissante? Il existe deux grandes catégories de réseaux : - les réseaux à apprentissage supervisé dans lesquels le système apprend à reconnaître des formes à partir d'un échantillon d'apprentissage qui associe les modalités portées par des variables censées caractériser une forme, et la forme elle-même. Sur cet échantillon les résultats correspondant aux divers ensembles d'informations données au système sont connus. C'est à partir de là que le système se paramètre.

Voir aussi ce lien et celui-ci pour utiliser TensorFlow dans PyCharm. MatPlotLib : pour tracer des graphiques.

Les réseaux de neurones, avenir du trading?

Voici une formation Udemy gratuite sur les bases de ces librairies de machine learning. Je vous conseille aussi ces formations en intelligence artificielle :.