Займер сообщает о приобретении двух цифровых платформ
💼 Объявляем о завершении сделок с АО «Киви» по покупке 50% сервисов «Таксиагрегатор» и IntellectMoney. Владельцем остальных 50% долей в обеих компаниях остается АО «Киви». Сервисы позволят...
Как прошла экскурсия на лазерное производство
На прошлой неделе мы организовали поездку для представителей медиа и финансового сообщества на завод лазерной дочки SOFL — VPG LaserONE (входит в наш кластер «СФ Тех»). В экскурсии приняли участие...
⛽️ Новатэк: не так плохо, как кажется
Король СПГ представил отчет по МСФО за 2025 год Новатэк (NVTK) ➡️Инфо и показатели Результаты — выручка: ₽1,4 трлн (-6%); — EBITDA: ₽859,3 млрд (-15%); — чистая прибыль:...
Мой Рюкзак #63: ВТБ - дальше без меня, меняем на более крепкий банк, дивидендные отсечки близко
Февраль продолжает радовать стоимостных инвесторов, все по стратегии, которую описывал в конце прошлого года
Прошлый пост тут — smart-lab.ru/mobile/topic/1260904/
Было 25,9 млн...
предлагаю почитать еще эту
И книгу Саттон, Барто «Обучение с подкреплением»
Если есть еще ссылки у кого-нибудь по применению RL в трейдинге — плз скиньте
уже не в первый раз встречаю модель со средой и агентами. на деле просто для красоты. независимость агентов слабая и различие в типах тоже.
как именно происходит «обучение с подкреплением» — не ясно. должно быть хотя бы банальное название алгоритма, а его нет.
вывод — красивая маркетинговая статья, в которой 90% времени объясняется банальности, что такое стакан и цена. а про «лёрнинг» — вкратце, типа и так понятно, ага.
habrahabr.ru/post/308094/
надо будет попробовать. действительно агент. действительно среда. более менее понятно.
а может быть потому что машинное обучение лажает на финансовых рынках? Много раз обсуждалось, если машинное обучение находит на рынке закономерности, то они найдутся и без него, и гораздо проще торгуются без него.
Я сам занимался машинным обучением, распознованием тональности текстовых сообщений. Думал о том как же применить машинное обучение в трейдинге, но потом взял бритву Окамы и просто вырезал ML.
Машинное обучение может и должно быть подключено к тысячам счетов, где будет анализировать поведение каждого счета и обучаться на базе получаемой информации. ) Обучать это значит находить и закреплять что-то новое, постоянно, подвергая каждый раз сомнению и поиску нового возможного поведения цены, а не ковырять старое УГ чтобы потом статично делать правильные движения в будущем. Вот эту особенность МЛ многие упускают и пытаются подушкой забивать гвозди в бетон.