machine-learning-for-trading
Código para Aprendizaje Automático para Trading, 3ra edición — desde la obtención de datos hasta la ejecución en vivo.
Desarrolla, prueba e implementa estrategias de aprendizaje automático para trading, desde la recopilación inicial de datos hasta la ejecución en el mercado en vivo.
Del README
git clone https://github.com/stefan-jansen/machine-learning-for-trading.git cd machine-learning-for-trading cp .env.example .env
Extractos del README del proyecto sobre GitHub. Los derechos de autor y las licencias permanecen con los respectivos autores.
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Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasCódigo para Aprendizaje Automático para Trading, 3ra edición — desde la obtención de datos hasta la ejecución en vivo.
machine-learning-for-trading tiene 20.7k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 5.6k veces. machine-learning-for-trading está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2018. machine-learning-for-trading está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: algorithmic-trading, artificial-intelligence, backtesting, data-science.
¿Qué es machine-learning-for-trading?
Código para Aprendizaje Automático para Trading, 3ra edición — desde la obtención de datos hasta la ejecución en vivo.
¿machine-learning-for-trading es de código abierto?
machine-learning-for-trading es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
¿machine-learning-for-trading es gratis?
Sí. machine-learning-for-trading es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está machine-learning-for-trading?
machine-learning-for-trading está disponible bajo la licencia MIT.
¿En qué lenguaje está escrito machine-learning-for-trading?
machine-learning-for-trading está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://olud.ai/project/stefan-jansen-machine-learning-for-trading.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.