Ana : notre Intelligence Artificielle

Réseaux de neurones pour le trading

Une technolgie puissante?

Si vous devez coder en python, choisissez cet IDE. 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.

Les réseaux de neurones, avenir du trading? Avant que les ordinateurs se vulgarisent, il fallait faire les choses à la main.

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.

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Graphical Processing Units. Les GPU ce sont les processeurs qui servent à afficher tout ce que vous voyez sur votre écran.

Les réseaux de neurones, avenir du trading ?

Les ordinateurs pour gamers ont des GPU puissants. De même, pour miner des cryptos on peut utiliser des GPU car les calculs sont intenses.

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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. Or, il réseaux de neurones pour le trading 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. Cela coûte plus cher, mais cela peut répondre à votre besoin.

Les réseaux de neurones artificiels habituellement utilisés.

Découvrez les détails ici. Vous pouvez aussi utiliser SageMaker.

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Quels frameworks de machine learning utiliser? Voici une rapide liste des frameworks et librairies essentiellement python à utiliser pour de la data science.

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Pandas permet de rapidement enregistrer et lire des fichiers CSV et manipuler des dataframes matrices. Mais reste plutôt pédagogique.

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

DEEP LEARNING

Il peut être utilisé en python et en java. Il a été créé par Google. Voir aussi ce lien et celui-ci pour utiliser TensorFlow dans PyCharm. MatPlotLib : pour tracer des graphiques.

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