28 января 2023, 20:35
Задачка по скринингу
Вам дали 10000 числовых рядов формата (календарная дата; число) и предложили рассортировать их пополам на «похожие на (цены) американские акции» и непохожие. Или, скажем, «более похожие» и «менее похожие». Как вы будете это делать?
16:34
Сергей Хорошавин, я уверен вы сидите в убытках
16:33
Такое ощущение что все продают юань и лезут в сишку
Nordstream, про нынешнее насочиняли наобещали и отобрали пенсии, сейчас снова про далекое будущее, типа щас от голода помирайте, потом мы за вас поживем, когда вас всех не будет.
Дюша Метелкин, разогнали так, что подумали по капе Газпром нельзя обгонять))
Дмитрий Первый, ну, я не часто захожу, а остальные несколько раз написали, что тебе закрыться бы
Созерцатель, я бы так не стал конкретизировать — куда пойдут деньги. Всё зависит от распологаемых сумм и потребностей, а так да, немедленное реинвестирование вроде бы и должно подстегнуть спрос и п...
16:31
Цены на стройматериалы в РФ выросли на 15-40% за 2 года. В этом году в лидерах роста цен - арматура и песок — вице-президент Банка ДОМ.РФ Антон Медведев «Накопленный рост цен по разным позициям за пос...
Я смотрю народ подтягивается к СД, или же просто лудоманы)
Алина Есипова, новое руководство с повадками из 90х.
Цены на стройматериалы в РФ выросли на 15-40% за 2 года. В этом году в лидерах роста цен - арматура и песок — вице-президент Банка ДОМ.РФ Антон Медведев «Накопленный рост цен по разным позициям за пос...
2. Вычислить меру похожести для каждого из рядов.
3. Рассортировать.
Самое сложное/интересное, конечно, в первом пункте. Тут вся загвоздка: «похожесть» это абстракция, кто как её формализовал, тот так и понимает. Так что тот кто «заказывает» сортировку тот и должен предоставить формализацию ну или хотя бы что больше конкретики про понятие «похожие».
«как вы эту похожесть планируете использовать» — хочу разделить ценовые ряды реальных американских акций на такие, которые ведут себя «нормально», и такие, которые ведут себя «не нормально».
Вот, идея-то здравая! Были у меня у самого подобные мысли. Я так чисто сначала докопался, сорри). Ну как по мне не хватило условий в задаче для её решения). Терь хватает).
Если теперь по существу: Ну тут много нюансов. Дальше что-то типа мозгового штурма:
Думаю, «нормально» может быть не одно. Думаю, возможно несколько точек притяжения и, думаю, так правильнее будет делать. Можно придумать какие-то метрики, характеризующие ценовой ряд (причем не за всю историю, а на некотом участке, т.е. по факту это акция в некотором состоянии, которое можно разложить на «характер» акции + примесь каких-то внешних факторов), дальше можно попробовать кластеризовать с помощью ML. Если модель сможет вычленить точки притяжения (кластеры), дальше уже будет и мера похожести — по факту расстояние до центра кластера. Дальше надо смотреть, экспериментировать. Смотреть как меняется в динамике эта мера, может там какие-то паттерны в этом. Дальше можно разные типы стратегий для разных кластеров смотреть — где какая лучше ложится. И т.д., дальше сложнее фантазировать, потому что всё туманней становится, дальше нужно фантзировать уже по ходу исследований).