Learn React: 11 Project Ideas — From Beginners to Advanced Topics
Machine Analysis of Indicators of Tabloidization in Wall Street Journal (2000 - 2020)
An example of LLM prompting for programming - Xu Hao
1. Jaký je hlavní téma článku?
2. Kdo je hlavní postava nebo osoba v článku?
3. Jaký je hlavní problém, se kterým se článek zabývá?
4. Co jsou hlavní události nebo okolnosti diskutované v článku?
Pochlubte se, k čemu používáte ChatGPT
https://twitter.com/DavidGrudl/status/1724736711899451577
prompt prompts
Reverse Engineer Prompts?
Prompt Reverse-Engineer
https://home.pickaxeproject.com/prompt-reverse-engineer
Fixie - CS50 Tech Talk with Dr. Matt Welsh
https://youtu.be/JhCl-GeT4jw?si=qZxZW50rFu8_TP_Q&t=2101
CS50 Harvard EDU
Backtesting and Optimizing a cBot
How to Add Methods to the cTrader API
Pokud chcete začít s analýzou sentimentu a sběrem dat od ekonomické online agentury pro indexy S&P 500 a Nasdaq 100, můžete postupovat podle následujícího plánu:
Krok 1: Definování Cílů a Rozsahu
- Stanovení Cílů: Jasné definování, co chcete analýzou sentimentu dosáhnout. Například předpovědět pohyb trhu, identifikovat investiční příležitosti atd.
- Výběr Indexů: Zaměřte se na indexy S&P 500 a Nasdaq 100 a určete, jaké akcie nebo sektory vás zajímají.
- Stanovení Časového Rozsahu: Rozhodněte se, za jak dlouhé časové období chcete data sbírat a analyzovat.
Krok 2: Výběr a Příprava Nástrojů
- Výběr Ekonomické Online Agentury: Vyberte agenturu, která poskytuje spolehlivé a aktuální zprávy a analýzy.
- Přístup k Datům: Získejte přístup k datům buď přes API nebo se připravte na web scraping.
- Nastavení Analytických Nástrojů: Vyberte a nastavte nástroje pro analýzu sentimentu a zpracování textu (Python, R, apod.).
Krok 3: Sběr a Předzpracování Dat
- Automatizace Sběru Dat: Nastavte skripty nebo nástroje pro pravidelný sběr dat z vybrané ekonomické online agentury.
- Čištění a Předzpracování Textu: Implementujte funkce pro čištění a předzpracování textu, včetně tokenizace a lematizace.
Krok 4: Analýza Sentimentu
- Implementace Modelu Sentimentu: Vyberte a implementujte model pro analýzu sentimentu.
- Aplikace Modelu na Data: Použijte model pro hodnocení sentimentu v článcích a zprávách.
- Agregace a Analýza Výsledků: Agregujte výsledky a analyzujte je s ohledem na pohyby indexů S&P 500 a Nasdaq 100.
Krok 5: Vizualizace a Reporting
- Vytvoření Dashboardu: Vytvořte vizualizace a dashboard pro snadnou interpretaci výsledků.
- Pravidelné Reporty: Nastavte systém pro pravidelné vytváření reportů a zasílání upozornění na základě výsledků analýzy.
Krok 6: Optimalizace a Zpětná Vazba
- Získání Zpětné Vazby: Sledujte, jak dobře vaše analýza sentimentu koreluje s pohyby na trhu, a získávejte zpětnou vazbu.
- Optimalizace Modelu: Na základě zpětné vazby optimalizujte svůj model a metody analýzy.
Krok 7: Implementace a Iterace
- Implementace Získaných Poznatků: Použijte získané poznatky pro informované investiční nebo obchodní rozhodnutí.
- Kontinuální Zlepšování: Pravidelně aktualizujte svůj přístup a metody na základě nových dat a zkušeností.
Tímto způsobem můžete systematicky začít s analýzou sentimentu a sběrem relevantních informací pro indexy S&P 500 a Nasdaq 100. Nezapomeňte, že úspěšná analýza sentimentu vyžaduje pravidelnou aktualizaci a zlepšování vašich modelů a metod.
peter!
@pwang_szn
Member www.BuildFast.academy | nyc
Alfanumerická stupnice pro hodnocení informací
Alfanumerická stupnice slouží k hodnocení různých druhů informací na základě předem stanovených kritérií, kombinující písmena a čísla pro specifické a granulární hodnocení.
Příklad stupnice:
- A1: Vynikající a plně ověřené informace
- A2: Vynikající, ale méně ověřené informace
- B1: Dobré a plně ověřené informace
- B2: Dobré, ale méně ověřené informace
- C1: Průměrné a plně ověřené informace
- C2: Průměrné, ale méně ověřené informace
- D1: Špatné a plně ověřené informace
- D2: Špatné, ale méně ověřené informace
- F: Neakceptovatelné informace
Každá kategorie má specifická kritéria hodnocení, např. "plně ověřené" informace jsou potvrzeny více zdroji, zatímco "méně ověřené" mohou pocházet jen z jednoho zdroje.
Alfanumerická stupnice je vhodná pro konzistentní hodnocení v různých oblastech, jako je výzkum, zpravodajství, analýza dat nebo podnikové rozhodování.
Metody sběru a hodnocení informací o indexech S&P 500 a NASDAQ 100
Ceny akcií a tržních indexů ovlivňuje mnoho faktorů. Zde je postup pro jejich analýzu:
Sběr dat:
- Finanční zprávy
- Výkazy společností
- Makroekonomická data
Technická analýza:
- Grafy a technické indikátory
- Analýza objemu obchodování
Fundamentální analýza:
- Hodnocení odvětví a managementu
- Finanční poměry, např. P/E Ratio
Sentimentální analýza:
- Monitorování sociálních médií a zpráv
- Průzkumy investorů
Modelování a předpovědi:
- Kvantitativní analýza
- Stresové testy pro modely
Neustálé učení a aktualizace:
- Zůstaňte v obraze
- Pravidelná aktualizace modelů a přístupů
Tímto postupem lze získat hluboké pochopení faktorů, které ovlivňují indexy S&P 500 a NASDAQ 100.
3) Systém Měření a Hodnocení Sentimentu
1. Sběr dat
- Webový Scraping: Extrakce textů z webových stránek.
- API Sociálních Médií: Získání příspěvků a komentářů.
- Databáze Zpráv: Přístup k článkům a novinkám.
2. Předzpracování dat
- Odstranění Nežádoucích Znaků: Vyčištění textu.
- Tokenizace: Rozdělení textu na slova/fráze.
- Stemming/Lemmatizace: Převedení slov na základní formu.
- Odstranění Stop Slov: Vyřazení běžných, nerelevantních slov.
3. Analýza Sentimentu
- Machine Learning Modely: Klasifikace sentimentu (SVM, Naive Bayes, neuronové sítě).
- Sentimentální Slovníky: Hodnocení sentimentu slov/frází.
- Analýza Polarit: Určení celkového sentimentu textu.
4. Vizualizace a Reporting
- Grafy a Dashboardy: Zobrazení výsledků.
- Reporting: Sestavení přehledných zpráv.
5. Validace a Zpětná Vazba
- Manuální Kontrola: Ověření přesnosti výsledků.
- Zpětná Vazba od Uživatelů: Sběr informací pro zlepšení modelů.
6. Údržba a Aktualizace
- Aktualizace Modelů a Slovníků: Udržování aktuálnosti.
- Monitoring: Dozor nad výkonem systému.
7. Bezpečnost a Ochrana Soukromí
- Anonymizace Dat: Zajištění soukromí uživatelů.
- Bezpečnostní Opatření: Ochrana dat.
4) Analýza Sentimentu a Index S&P 500
1. Účel Systému
Monitorování vlivu veřejného mínění na index S&P 500 přes různé mediální kanály.
2. Sběr dat
- API Sociálních Médií: Sběr dat z Twitteru, Redditu atd.
- Webové Zdroje: Extrakce článků a finančních zpráv.
- API pro Finanční Data: Získání dat o akciích a indexu S&P 500.
3. Předzpracování dat
- Odstranění Nežádoucích Znaků a Normalizace: Příprava textu.
- Tokenizace a Odstranění Stop Slov: Rozdělení textu, vyřazení nerelevantních slov.
- Sentimentální Analýza: Určení sentimentu v textu.
4. Analýza Sentimentu
- Výpočet Skóre Sentimentu: Použití pokročilých modelů pro hodnocení sentimentu.
- Korelace s Tržními Pohyby: Analýza vztahu mezi sentimentem a indexem S&P 500.
5. Vizualizace a Reporting
- Interaktivní Dashboard: Zobrazení výsledků.
- Automatizované Reporty: Pravidelné zprávy pro týmy a rozhodovatele.
6. Validace a Zpětná Vazba
- Manuální Kontrola a Zpětná Vazba: Ověření výsledků a sběr informací pro zlepšení.
7. Údržba a Aktualizace
- Aktualizace Modelů: Udržování modelů v aktuálním stavu.
- Monitoring Systému: Dozor nad správným fungováním systému.
8. Bezpečnost a Ochrana Soukromí
- Opatření pro Ochrana Dat: Zajištění integritity a soukromí dat.
- Anonymizace Dat: Ochrana osobních údajů.
Celkově tyto příklady ukazují, jak by mohl vypadat dokument s popisem systému, jeho komponent a procesů, které se v něm odehrávají. Přizpůsobte podrobnosti a terminologii podle vašich specifických požadavků a oboru působnosti.
Analýza Sentimentu
1. Výběr Modelu
Naive Bayes: Jednoduchý statistický model, který může být použit pro klasifikaci sentimentu na základě pravděpodobnosti výskytu jednotlivých slov v pozitivních nebo negativních textech. Příklad: Analyzování recenzí produktů a určení, zda jsou spokojené nebo nespokojené.
Support Vector Machines (SVM): Efektivní model pro klasifikaci textů, který najde hyperrovinu v prostoru s vysokou dimenzionalitou, která nejlépe odděluje data do tříd. Příklad: Rozlišování mezi pozitivními a negativními tweety na Twitteru.
Neuronové Sítě: Pokročilé modely jako jsou konvoluční nebo rekurentní neuronové sítě mohou zpracovávat sekvence slov a zachytit složitější vzory v datech. Příklad: Analýza sentimentu v dlouhých textových recenzích nebo článcích.
2. Využití Sentimentálních Slovníků
AFINN: Jednoduchý slovník, který obsahuje seznam slov a jejich sentimentální skóre. Příklad: Rychlá analýza krátkých zpráv nebo tweetů pro zjištění celkového sentimentu.
https://darenr.github.io/afinn/
Python – Sentiment Analysis using AffinVADER: Slovník a analytický nástroj speciálně navržený pro analýzu sentimentu v sociálních médiích. Příklad: Hodnocení sentimentu v online recenzích a získání rozdělení na pozitivní, neutrální a negativní.
Welcome to VaderSentiment’s documentation!SentiWordNet: Slovník, který poskytuje sentimentální skóre pro každé slovo v WordNet databázi. Příklad: Detailní analýza textu s možností určení různých úrovní pozitivity a negativity.
3. Analýza Polarit
Stanovení Celkové Polarity: Výpočet průměrného sentimentálního skóre všech slov v textu k určení, zda je text spíše pozitivní, negativní, nebo neutrální. Příklad: Zjištění celkového sentimentu ve zprávách na sociálních médiích.
Určení Dominantní Polarity: Identifikace klíčových slov nebo frází, které nejvíce přispívají k celkové polaritě textu. Příklad: Zjištění, které aspekty produktu jsou zákazníky hodnoceny nejpozitivněji nebo nejnegativněji.
Analýza Časových Trendů: Sledování, jak se polarita sentimentu mění v čase, například v reakci na události nebo marketingové kampaně. Příklad: Monitorování veřejného mínění během volební kampaně.
Tyto techniky a příklady ukazují, jak lze využít různé nástroje a metody pro komplexní analýzu sentimentu a získání hlubšího porozumění textovým datům.
cTrader Backtesting Overview - In Depth
Ctrader FIX API Tutorial - Introduction
6) Installing QuickFIX for Python | QuickFIX Application R&D for Algorithmic Trading
https://ctrader.com/users/profile/27555/algos
https://ctrader.com/algos/search/cbots?query=rsi+macd
https://pypi.org/project/pysen/
cTrader TrueFx Web Price API
Factor Featured Trade DAX
https://www.peterlbrandt.com/factor-featured-trade-dax/#top
beautiful soup web scraper python
https://realpython.com/beautiful-soup-web-scraper-python/
PromptWizards - Stitching.ai
https://www.reddit.com/r/PromptWizards/
Web Scraping 101: A Million Dollar Project Idea
I Tested AI TradingView Strategy 100 Times (Must Watch)
https://www.youtube.com/watch?v=L6Yg60Knwmo
Disciplined FX
https://www.youtube.com/@disciplinedfx6794/videos
Become a Data Analyst using ChatGPT! (Full Guide)
https://youtu.be/7afa7UZXyU8?si=X5VrgRixOjqPMzI4&t=112
grok.x.ai
Custom instructions for ChatGPT
What would you like ChatGPT to know about you to provide better responses?
1500
How would you like ChatGPT to respond?
1500
Best Practice for Code Examples
Prompt Reverse-Engineer
https://home.pickaxeproject.com/prompt-reverse-engineer
Input any writing sample and receive an AI prompt that will attempt to recreate it
Reverse Prompt Engineering with ChatGPT: A Detailed Guide
Inspirace
Reverse Prompt Engineering | ChatGPT MasterClass | Lesson 11 -
Advanced Python Web Scraping: Best Practices & Workarounds - by Codementor
www.CodeMentor.io/projects
Notebook cpu check
https://www.notebookcheck.net/Mobile-Processors-Benchmark-List.2436.0.html
Stock News Sentiment Analysis with Python!
Perform sentiment analysis on financial news in seconds!
https://duckduckgo.com/?q=stock+market+news+sentiment+analysis
Sentiment Analysis Services
Machine Analysis of Indicators of Tabloidization in Wall Street Journal (2000 - 2020)
Bc. Jan RANOSTAJ
Trisect unknown angle using pencil, straight edge & compass; Prove validity of technique
Free Sentiment Analyzer
https://www.danielsoper.com/sentimentanalysis/default.aspx
https://freeaitools.dev/sentiment-analysis
https://monkeylearn.com/sentiment-analysis-online
https://awario.com/blog/sentiment-analysis-tools
https://www.codementor.io/projects
Compare Best Sentiment Analysis Services
Resize AI
https://www.on1.com/products/resize-ai
AI image upscaler - STABLE DIFFUSION ART
https://stable-diffusion-art.com/ai-upscaler
https://www.upscale.media/pricing
777
777system
777strategy
777 systém
Žádné komentáře:
Okomentovat