Поскольку я работал над улучшением программы, я фиксировал возрастающие прибыли в каждый из последующих четырех месяцев. К сожалению, лично для меня освоение такой масштабной области как машинное обучение, оказалось физически и психически слишком неподъёмным при совмещении с основной работой. Поэтому бросила работу и последние месяцы плотно занимаюсь обучением. Качество усвоения намного выше, чем при учёбе только по выходным.
«Основные алгоритмы ИИ и машинного обучения у поисковой системы Google — это RankBrain и BERT. В основном они являются моделями языкового представления, которые используют различные методики для понимания контекста слов и их комбинаций в запросе. Это необходимо для того, чтобы давать четкие ответы на неординарные формулировки. Благодаря этому, забив в поисковую систему «фильм в котором мужик пробежал всю америку», человек получит ответ — «Форрест Гамп».
Популяционные алгоритмы оптимизации: Алгоритм растущих деревьев (Saplings Sowing and Growing up — SSG)
Чтобы твоя эквити не повторяла жесткие падения рынка, торговля должна быть более высокачастотной. Базовые виды нейросетей, такие как перцептрон и многослойный перцептрон (а также их модификации), могут обучаться как с учителем, так и без учителя, с подкреплением и самоорганизацией. Но некоторые нейросети и большинство статистических методов можно отнести только к одному из способов обучения. Мы должны провести различие между традиционным и количественным машинное обучение в трейдинге техническим анализом, потому что все методы, основанные на анализе показателей цен и объема, относятся к этому вопросу. С самого начала, традиционный технический анализ, то есть графические паттерны, некоторые простые индикаторы, определенные теории Price Action и т.д., не был эффективен. Поскольку прибыль и убытки на рынках следуют некоторым статистическим распределениям, всегда были те, кто приписывал свою удачу этим методам.
Тогда система может делать с ним что угодно, передавать ему любую мимику. Но для этого им приходилось тренировать алгоритмы мегабайтами (а лучше – гигабайтами) данных, находить как можно больше изображений и видео с лицами знаменитостей, чтобы выдать более-менее пристойный результат. Сам создатель Deepfakes говорил, что на компиляцию одного короткого ролика у него уходит 8-12 часов.
Predictive Modeling w/ Python
Поток вышеуказанных событий содержит всю информацию, которую вы видите в графическом интерфейсе. Попытаемся представить, как можно сделать прогноз на основе потока событий. По определению лучшая цена заявки на продажу (best ask) имеет наименьшую величину. Однако эта величина выше, чем best bid – лучшая цена заявки на покупку с наибольшей суммой оплаты. Иначе торговля между двумя этими сторонами уже бы произошла.
- Хотя многие темы были мне известны, все равно было интересно и полезно (особенно статистика!), и были новые материалы, с которыми не работала.
- Босс попросил его срочно, в течение часа, перевести 243 тысячи долларов венгерскому поставщику.
- Они позволяют отслеживать контакты и историю взаимодействия с клиентами, а также предоставляют сотрудникам необходимую информацию для более персонализированного обслуживания.
- К тому же иногда маркетмейкеры получают дополнительную плату от торговых площадок за повышение ликвидности.
- Например, выбрать задачу на платформе онлайн-соревнований Kaggle, где представлены задачи разной сложности из разных областей.
Мы видели, как сотрудники Билайна, разрабатывающие для нас эти решения, болеют душой за результат, понимая, что они создают инструменты для спасения человеческих жизней. Мы начали активно использовать беспилотники в прошлом году, наращивая интенсивность, и успешно находить пропавших с помощью нашей группы просмотра снимков. Но если в 2020 году за весь год мы нашли три человека благодаря снимкам с дронов, то на сегодняшний день нам удаётся каждую неделю спасти как минимум одного потерявшегося с помощью дрона. На воссозданном снимке были детали, которые должны были потеряться в результате первичного преобразования снимка в карту. Например, уличные фонари и прочие элемента ландшафта, которые не были нанесены на карту, волшебно возвращались на место при обратном преобразовании.
Эти решения обусловлены внешними событиями и новостями или фундаментальным пониманием стоимости и потенциала активов. Такой подход сложно автоматизировать методами машинного обучения. Регрессия — это метод анализа средней временных рядов. «Средняя» или «справедливая» величина — это элемент трейдинга, который наиболее сильно волнует арбитражеров. Часто им приходится торговать возврат к средней (в английском языке процесс называется mean reverting). К примеру, средняя величина спреда между нефтью марки WTI и Brent.
Однако есть фундаментальные знания, которые полезны любому трейдеру вне зависимости от времени. Источником таких знаний могут стать книги по трейдингу, о них мы и расскажем подробнее. Базовый курс для тех, кто хочет разобраться в финансовом планировании и инвестициях. За 10 дней вы поймёте, как оценивать бизнес, составлять финансовую модель компании и автоматизировать бюджетирование.
А еще есть сайт financials.morningstar.com, где можно вытащить корпоративные показатели лет за 10. Вот здесь я все это вытащил простецким selenium.webdriver и оценил полезность всего этого. Однако, не стоит полагать, что я не предпринял ничего для управления рисками. Я в данный момент приближаюсь к завершению своей подготовки по машинному обучению и вскоре буду искать работу. Ваша серия курсов очень помогла в освоении этого тернистого пути.
Маленькая, с наглядными картинками — читается за пару часов. После того, как путь выбран, поищите открытые университетские курсы по соответствующему направлению. Из своего личного академического опыта поделюсь полезными, на мой взгляд, ресурсами.
В правой части окна показывается история недавних торгов. Для каждой сделки указывается размер, цена и отметка времени. Полиция и эксперты по кибербезопасности ещё в 2020 году предсказывали, что преступники начнут использовать ИИ для автоматизации кибератак. Рюдигер Кирш (Rüdiger Kirsch), эксперт по мошенничеству в Euler Hermes, отметил, что никогда не сталкивался с мошенниками, которые использовали бы ИИ. Помимо математики, это доступный и понятный пример того, как ИИ встраивается в повседневные продукты, такие, как автодополнение электронных писем и поиск Google. Они изучают наш прошлый опыт, и в теории Autoblow AI ничем не отличается.
Другие компании, вроде Rich Relevance и Edgecase, дают своим клиентам возможность использовать эти стратегии во время поиска нужной продукции. Чем больше трейдер знает о деятельности других участников рынка, тем легче ему принять решение и заработать на этом. Для всего этого используется «технический анализ», который включает в себя данные о ценах, условиях сделок и объемах торгов. Этим занимается отдельный робот, и эти данные используются для настройки алгоритмов торговли. Уникальная способность агентов, использующих машинное обучение с подкреплением, заключается в том, что мы можем явно учитывать в моделировании других агентов.
Параллельно пришлось подтягивать математику, что очень полезно само по себе. Тем, кто будет проходит этот курс в будущем, рекомендую освежить знания по статистике и теории вероятностей — это сильно пригодится. Это может показаться неважным, но крупные компании тратят большие деньги на маршрутизацию и маркировку. Сэкономить время и деньги можно, если связать покупательские запросы напрямую с командой продавцов, а жалобы — с отделом обслуживания клиентов. В то же время проблемы сортируются по приоритету и разрешаются как можно быстрее. Вот несколько неочевидных способов применения машинного обучения, которые ежедневно делают нашу жизнь лучше.
Очень понравилось, как было сделано занятие по тематическому моделированию, но я лично не знаю, где это применять. Хочу поделиться несколькими мыслями о курсе «Математика и Python для анализа данных».Я увидел рекламу этой специализации на хабре и решил пройти её в качестве знакомства с анализом данных и машинным обучением. Сфера применений машинного обучения постоянно расширяется. Повсеместная информатизация приводит к накоплению огромных объёмов данных в науке, производстве, бизнесе, транспорте, здравоохранении. Возникающие при этом задачи прогнозирования, управления и принятия решений часто сводятся к обучению по прецедентам.
На данный момент сделаны лишь первые шаги в этом направлении. О создании полноценной аналитической системы, которая могла бы самостоятельно переключаться и определять рыночные состояния, а также принимать решения исходя из этого, говорить пока что не приходится. Понятие «Нейронная сеть» (НС) появилось в ходе изучения процессов, идущих в головном мозге, и попыток их воспроизведения.