анализ данных


Хорошо пошло обучение нейронных сетей по индексу SP_500

Всем добрый день!

Занимаюсь машинным обучением, нейронными сетями.Очень хорошо пошло прогнозирование по SP_500 по часовикам.

Хорошо пошло обучение нейронных сетей по индексу SP_500

Есть желающие поучаствовать в работе с датасетом и улучшении модели? Слишком широк выбор вариантов дальнейшего развития модели

Тимур Юсубалиев о технологических трендах в 2019 году

Ключевые экономические темы уходящего года обсудили в декабре. Сегодня — о главных трендах нового года. Именно за ними будут пристально следить наши коллеги и союзники.

Тимур Юсубалиев, CEO компании «Качественные программные решения», считает, что в 2019 году

  • компании в IT будут бороться за человеческие ресурсы,
  • транспорт и логистика станут автоматизирование и автономнее,
  • распространится использование ИИ и больших данных.

#справка Если неудобно смотреть видео, прочитайте его расшифровку ниже.



( Читать дальше )

Ищу профессионального математика с подходящей специальностью

Здравствуйте, друзья. Тут часто пишут — есть идея, нужен программист, готов платить. У меня обратная ситуация — есть программист, нужна идея, платить не готов. Все самое лучшее в этой жизни бесплатно, а мне как раз нужно самое лучшее. В данном случае под лучшим я понимаю математические методы для решения численных задач. В чем собственно проблема? Есть индикатор рынка, который является опережающим на крайне малом таймфрейме, для наглядности пусть это будет TWAP по фьючу, а рынком будет спот. Он же является «отстающим» на большем таймфрейме. На еще большем таймфрейме устойчивое поведение не наблюдается. Специально взял за единицу масштаба время для упрощения, поскольку с другими метриками формулировка задачи будет перегружена на столько, что я сам запутаюсь. В общем, в чем вопрос. Большинство «финансовых аналитиков» вообще не понимают, что корреляция на каждом фрейме своя, например на малом она может быть устойчиво положительной, а при увеличении фрейма корреляция может становится устойчиво отрицательной. В основном все рассуждают о «скоррелированных инструментах» не залезая в дебри. Что касается поисков лага, там еще сложнее. На майлом таймфрейме лагает один ряд, на большем — другой, на еще большем уверенность неизбежно рассеивается. В общем, кто-то сталкивался с такими проблемами? Прошу писать в личку. Нужны готовы прикладные рецепты как исследовать такие связи. Рекомендации пройти курс по мат статистике понимаю, но не принимаю. Годы уже не те, мне нужны готовые разжеваны схемы, а не база. И заранее спасибо что досюда дочитали.

Попутно поздравляю всех с наступившим Новым годом! Пусть этот год кабана окажется для вас таким же роскошным как этот кабанчик.
Ищу профессионального математика с подходящей специальностью

Анализ данных

Нужно понимать что технические паттерны и ценовые модели не работают абстрактно.При прогонке на истории одной заданной информации выдаст в лучшем случае 50 на 50.В этом вся суть рынка, он работает в синтезе.По этому нужно смотреть почему в одних случаях модель работает а в других дает ложный сигнал.Нужно смотреть в каких ценовых зонах дает прибыльный сигнал а в каких убыточный.По простому нужно найти фильтр.И тут стоит проблема с автоматизацией, потому что фильтры которые работают, их во многом нельзя алгоритмизировать.Все распознается умозрительно.


Какие бывают прогнозисты? Ежи и лисы. Работа для программиста.

Ежи и лисы

Греческий поэт Архилог написал: «Лис знает много секретов, а еж – один, но самый главный». Следуя его логике, прогнозистов можно разделить на две категории — ежи и лисы.

Какие бывают прогнозисты? Ежи и лисы. Работа для программиста.

Ежи.
Эти люди верят в Большие Идеи. Они не распыляются на мелочи, предпочитают не уделять внимания деталям, мыслят глобально. Пример? Их масса: Карл Маркс с идеей классового равенства, Зигмунд Фрейд с теорией бессознательного и т.д.

Лисы,
напротив, преследуют много мелких идей, предпочитают искать различные подходы к решению одной и той же проблемы.

Как показывает практика, лисы строят более успешные прогнозы. Они более самокритичны и лучше адаптируются к разным (зачастую, непредвиденным) ситуациям.

…«Лисы» могут делать более качественные предсказания. Они быстрее других понимают, насколько данные могут быть искажены шумом, и они в меньшей степени склонны гоняться за фальшивыми сигналами. Они больше знают о том, что они не знают.

( Читать дальше )

Чем определяется ценность акции

Чем определяется ценность акцииСамый важный вопрос для человека, старающегося сделать инвестирование максимально доходным  — будет ли в ближайшие месяцы рынок (сектор/индустрия/конкретная акция) идти вверх или вниз? Безусловно, никто не знает наверняка, в каком направлении пойдет фондовый рынок, особенно — в краткосрочной перспективе. Это связано с тем, что большое количество переменных, многие из которых не поддаются прогнозированию, могут заставить рынок двигаться в том или ином направлении, сделав бесполезными даже самые лучшие исследования и анализ. К таким переменным можно отнести изменения в нормативно-правовых документах, погодные катаклизмы или стихийные бедствия, изменения в менеджменте компаний и многое другое.

Это не означает, что инвесторы не могут строить разумные, информированные предположения. Хотя никто не в состоянии точно предсказать взлеты и падения рынка, у инвесторов есть возможность улучшить долгосрочную отдачу от своих капиталовложений за счет выявления секторов или отдельных акций, которые являются недооцененными или переоцененными.



( Читать дальше )

Разрушители легенд. Падение цен на нефть.

Разрушители легенд. Падение цен на нефть.

На фондовом рынке существует множество стереотипов. Один из них — цены на нефть. Есть трейдеры, которые после падения цен на нефть пишут в блогах угрожающие посты: «Шеф, фсе пропало...». Есть также те, кто считает, что если что-то упало, то обязательно должен быть отскок или возврат к среднему.

Берем данные: недельные по нефти, выбираем те, которые закрылись в минус.

Можно построить вот такой вот график:



( Читать дальше )

Data Mining fRTS: тренд и флет ч.2

Продолжаем изучать некоторые внутренние характеристики фРТС с помощью языка R.

Сегодня мы попробуем узнать какое в теории самое доходное время и определить общие трендовые тенденции.

Data Mining fRTS: тренд и флет ч.2 
 Табличка1:
Data Mining fRTS: тренд и флет ч.2

 Как не удивительно, но самое волатильное время очень точно пересекается со 

( Читать дальше )

OHLCV: продолжение

В прошлом посте я заявил что если вы торгуете OHLCV то я скорее всего знаю как вы зарабатываете.

Ну и чтобы не быть голословным, давно еще удалось отмайнить закономерность, существенно отличающую фРТС 2011-2013 от фРТС 2008-2010 годов.

Буквально на прошлой неделе ее и еще одну систему уже продает известный системостроитель за 300тысяч рублей.

Вот мой вариант системы:
OHLCV: продолжение 
К слову это не первая моя система которая так пересекается. Когда набор данных ограничен, все приходят к единой модели. 

Data Mining fRTS: тренд и флет ч.1

Сегодня я хотел бы поговорить о внутренних параметрах fRTS, а именно о его склонности к трендовым и флетовым дням.

Data Mining fRTS: тренд и флет ч.1
 Скачать минутки frts: https://drive.google.com/file/d/0B9zer9va_1aoQkR2SEktLWx0QU0/edit?usp=sharing
Скачать исходный код: https://drive.google.com/file/d/0B9zer9va_1aoWkFUV191S3BBUFk/edit?usp=sharing

Итак на текущий момент мы выяснили что 20% самых трендовых дней на фРТС закрываются с рейнджем от 3164п.

Продолжение следует.

p.s. спасибо Data Mining fRTS: тренд и флет ч.1

( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW