James Long, Jev로 은행 원시 데이터에서 수취인 설명 추출 테스트
James Long이 Jev를 사용해 개인 금융 도구의 가장 까다로운 문제인 은행 원시 데이터에서 수취인 설명을 생성했다. 첫 시도에서 약 95% 수준에 도달했으며 개선할 방법이 많다고 밝혔다.
Jev로 기술적 분석 자동화: 암호화폐와 주식 시장
저자는 Jev를 사용해 기술적 분석을 자동화하고, 자기회귀 모델로 가격 움직임을 예측하며, 시계열 데이터와 가격 예측을 포함한 특징 공간에서 의사결정을 내려 암호화폐와 주식 시장에서 우위를 확보하는 방법을 공유합니다.
I am using Jev to automate technical analysis to get an edge in crypto and stock markets, this is how: - An autoregressive model trained on 12B data points to forecasts price movements - Jev makes decisions over a feature space that includes time-series data, price forecasts,
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