Блог им. AlgoStudent |Хвост виляет собакой?

Читаю я тут смартлаб и постоянно натыкаюсь на кучу технического анализа от разных участников по si, по ri, по фьючу газпрома, сбера и т.д. Причем анализ с объемами, профилями рынков, или просто техника, но это не суть важно.
Ребята у меня вопрос, без подвоха, как вы считаете, что важнее анализировать и где объемы и прочая алхимия будет показательнее: на фьюче или все-таки на базе? Кто кем двигает?
Например, взять Si. Это ж производная фигня, она четко привязана к споту по доллару, арбитражеры не дадут ему отвязаться, ну никак. Или все-таки хвост виляет собакой и главными стали фьючи? А арбитраж не дает отвязываться споту от фьюча?
Хотелось бы услышать ваше мнение. Велком 

Блог им. AlgoStudent |Почему супермассив данных никогда не заменит исследование рынка. (by Allan Fromen)

Опубликовано в рамках конкурса (плюсаните плз.=)))
Почему супермассив данных никогда не заменит исследование рынка. (by Allan Fromen)

Не легко быть исследователем в наши дни. В новостях и блогах нет недостатка в статьях доказывающих уход исследований рынка в прошлое или о том, как супермассивы данных превратят исследования в устаревший вид деятельности. Согласно этим экспертным мнениям, в то время как в прошлом мы страдали от недостатка данных  - и, таким образом, была необходимость в  исследовании рынка, чтобы заполнить пробелы в знаниях, сегодня нам посчастливилось иметь обилие информации. В результате, с правильными методами обработки гор данных и толикой таланта для их просеивания,  на все наши вопросы будут даны ответы, и исследования рынка могут, наконец, поклониться и уйти со сцены.
Ерунда.
Для начала, позвольте мне сделать необходимую ремарку. Я ни в коем случае не выступаю против супермассивов данных. На самом деле, я очень взволнован крупными и богатыми наборами данных, которые, мы надеемся, приведут к новым знаниям и интересным идеям. Моя точка зрения состоит в том, что супермассивы данных не являются панацеей. Они могут рассказать нам, что произошло в прошлом, и, возможно, вывести будущие события, но они имеют ограниченные возможности объяснить, ПОЧЕМУ что-то произошло. Без понимания ПОЧЕМУ, супермассивы данных не обладают значительной практической ценностью.

Чтобы проиллюстрировать это, давайте сосредоточимся на двух компаниях обладающих крупнейшими массивами данных в мире.


( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн