Всем привет. Кратко подведу итоги и задам сообществу пару вопросиков.
Во-первых спасибо Тимофею, что дал возможность выступить и в целом, ты крут, практически один тянешь такое огромное мероприприятие.
Контент от других участников мне тоже был интересен, нашел много интересных идей.
Интересно было пообщаться с людьми, которые готовы воспринимать что то новое, и задавать вопросы, к сожалению, как правильно сказал Роккибит, таких мало.
По поводу моего выступления:
Понимаю, что тема была не простая, а как спикер я лет 10 не выступал, поэтому возможно основную мысли я донес недостаточно ясно. А они следующие:
Применение современных методов машинного обучения в трейдинге, это самый эфективный способ анализа рынка, при котором теряется минимум информации.
Стратегии основанные на машинном обучении применяются всеми крупными фондами ( и речь не про ХФТ), и имеют наилучшую точность среди всех методов. Переобучается ли модели, да переобучаются, но переобучаются и все остальные, но машинное обучение дает возможность это лучше контролировать и избегать.
Использование этих методов не так сложно как кажется, поэтому когда в след. раз услышите что анонсируют на конференцию на эту тему, попробуйте не бежать из зала как от пожара, вы сможете, я верю в вас.
Также хотелось бы спросить, имеет ли смысл здесь вести блог на тему машинного обучения? Много ли людей заинтересовано, поставьте + чтоб я мог понять примерно сколько вас.
Спасибо.
Спасибо заранее
Я так даже просто ради интереса (не программист) следил бы.
Впрочем, давно слежу и знакомым программистам ссылки кидаю. )
https://www.facebook.com/FCNNnews/
Если серьезно, о каких деревьях речь, о случайном лесе или о чем-то ином. И еще, почему в нашем случае правильная целевая функция ROC AUC, а не нечто адаптированное к нашей проблематике. Например, доходность.
У моих сеток, например, процентов заметно больше, но верным предсказанием считаю исполнение любого тейка, который бывает и весьма небольшим.
Тогда можно будет ответить, стоит ли вести блог на эту тему
а ведь это самый важный вопрос, все остальное имеет мало значения
Давай блог. Я тоже в этом направлении копаю, будет интересно почитать.
Тематика интересная. Прям в ближайшее время не планирую заниматься, но на будущее (когда решусь) иметь некоторый интересный набор статей было бы здорово.
Если посты будут не а-ля 90% формул, 10% непонятных терминов, а иметь связь с общетрейдерским опытом, терминологией, физическим миром — то почитал бы по мере выхода постов с удовольствием.
Мой вывод, что рыбы тут нет и ловить нечего. Результаты нестабильные и использовать их в работе я не смогу. Это мой личный опыт, оплаченный машинным временем. Но если я ошибаюсь, где можно увидеть результат успешного применения нейросетей и ML в трейдинге, даже без раскрытия внутренней кухни и особенности конкретной архитектуры? Просто чтобы знать, что есть какие-то способы победить те проблемы, которые я преодолеть не смог?
oerlikon, речь о необходимости фича-селекшена, или о чём-то другом?
Пишите. Побольше формализма, чтобы было все понятно.
В духе Eugene Logunov
Он Вам еще и комментарии даст содержательные, кмк.
Вот к примеру, что пишет в соседней ветке ПВМ. На лицо, разработчик не может определить причинно следственные связи в торговле. Ну как простой пример, падает АТР => уменьшаем тейки и тд. Люди думают, что сейчас всякого говна в сеть загонят, она сама обучится.
То есть, если сам обучиться трейдингу пока не смог, как тут сеть обучишь.
Где можно лицезреть реальные результаты ?
Эквити хотя бы за последний год.