Как мы участвовали в сторонних первичных размещениях облигаций
👉 Наш канал в MAX 👈
👉 Чат Иволги в MAX 👈
Иволга – сама организатор, правда, только ВДО. И размещенные с нашим участием выпуски облигаций мы в большинстве, хотя и на...
Ozon сохраняет высокие темпы роста выручки и выходит в прибыль четвертый квартал подряд
Ozon опубликовал финансовые результаты за 1 квартал 2026 года по МСФО. Выручка выросла на 49% г/г до 300,9 млрд рублей, GMV прибавил 36% г/г и достиг 1,14 трлн рублей. Скорректированная EBITDA...
Атомная энергия и контейнерные перевозки: облигации от эмитентов с высоким рейтингом
Сегодня рассмотрим параметры размещений на первичном рынке облигаций от эмитентов с высоким кредитным рейтингом: выпуск с фиксированным купоном от АО «Атомэнергопром» и двойное размещение...
Какой убыток мог быть у Магнита в 2025 году?
На этой неделе, вероятно, под занавес сезона годовых отчетов, свои результаты должен опубликовать Магнит. Что ждать и насколько все плохо?
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.