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MasterRoby3 2023-10-27 03:31:54 +02:00
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appunti.md
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@ -8,3 +8,5 @@ Il titolo di riferimento per la prima parte di studio è Microsoft. Perché:
Per prima cosa si testa la performance di un modello non trainato, semplice, che prova a predire il segno del ritorno del giorno successivo sulla base del ritorno del giorno precedente (+ segue + e - segue -). Per prima cosa si testa la performance di un modello non trainato, semplice, che prova a predire il segno del ritorno del giorno successivo sulla base del ritorno del giorno precedente (+ segue + e - segue -).
Si riporta anche un piccolo grafico a barre per avere un'idea della distribuzione dei ritorni. Si riporta anche un piccolo grafico a barre per avere un'idea della distribuzione dei ritorni.
winrate detected: 0.47638123852445335

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simple_sign_prediction.py
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@ -46,8 +46,6 @@ print(win_rate)
percent_returns = daily_returns / stock_data["Open"] * 100 percent_returns = daily_returns / stock_data["Open"] * 100
print([ret for ret in percent_returns if ret > 10 or ret < -10])
fig = plt.figure(1, figsize=(15,10)) fig = plt.figure(1, figsize=(15,10))
plt.hist(percent_returns, bins = 120, range=(-12,12), facecolor=seshadri[0], alpha=0.8, edgecolor="white", label="Percentage daily returns occurrences") plt.hist(percent_returns, bins = 120, range=(-12,12), facecolor=seshadri[0], alpha=0.8, edgecolor="white", label="Percentage daily returns occurrences")