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Financial computing: expert advisoring per la candlestick analysis. Progettazione sviluppo di motori computazionali

Financial computing: expert advisoring per la candlestick analysis. Progettazione sviluppo di motori computazionali
Titolo Financial computing: expert advisoring per la candlestick analysis. Progettazione sviluppo di motori computazionali
Autore
Argomento Informatica Scienza dei calcolatori
Collana Tradematic, 3
Editore Aracne (Genzano di Roma)
Formato
Formato Libro Libro: Libro in brossura
Pagine 360
Pubblicazione 09/2024
ISBN 9791221815016
 
36,00

 
0 copie in libreria
Nel contesto degli Algoritmi per la Finanza, il libro offre un'esplorazione approfondita delle moderne tecniche di analisi delle candele giapponesi, o candlestick analysis, e delle strategie decisionali complesse che possono essere ottimizzate attraverso strumenti computazionali avanzati. Utilizzando linguaggi di programmazione come MQL4 e Python, il testo mostra come sviluppare sistemi sofisticati che non solo forniscono indicazioni strategiche immediate, ma anche modelli predittivi basati su analisi tecniche e psicologiche nel trading computazionale. La trattazione va oltre la semplice modellazione dei pattern di candlestick, presentando una nuova rappresentazione dei dati finanziari tramite la "candela generalizzata" e sviluppando un sistema computazionale capace di classificare e riconoscere automaticamente i pattern. Un aspetto distintivo del libro è l'integrazione di Expert Advisor con un Sistema di Supporto alle Decisioni (DSS) che, utilizzando strategie sia elementari che avanzate, ha dimostrato di ottenere risultati comparabili a quelli di un trader professionista. Inoltre, il testo analizza in dettaglio l'efficacia del motore computazionale in vari contesti, esplorando la sua applicabilità in soluzioni multi-indicatore e strategie evolute. Particolare attenzione è dedicata agli aspetti innovativi legati alla psicologia del trading e alla gestione dell'incertezza informativa, evidenziando come un sistema esperto possa essere ottimizzato per operare in condizioni di info-incertezza e info-incompletezza.
 
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