Постов с тегом "машинное обучение": 789

машинное обучение


Machine Learning. Kaggle соревнование по предсказание цен по американским акциям от Хедж фонда "Two sigma". Мой опыт участия.

Добрый день мои маленькие любители машинлернинга:) Наконец нашел время написать по теме.

Только что закончилось интересное соревнование на Каггле проходившее почти год, в котором я принимал участие и благополучно попал в Топ 1% и занял 20 место. https://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-news/leaderboard .

Machine Learning. Kaggle соревнование  по предсказание цен по американским акциям от Хедж фонда "Two sigma". Мой опыт участия.



Если кто не в курсе про Kaggle, это такая соревновательная площадка, принадлежащая гуглу, на которой различные компании ставят задачи связанные с анализом данных, и датасайтесты со всего мира соревнуются кто лучше решит. Похоже на наш ЛЧИ, только по машинлернингу. Призовой фонд на каждое соревнование как правило 10-100 тыс. долларов. (в этом конкретном было 100 тыс.). Одновременно проходит 5-10 соревнований.
Суть всех заданий примерно одна, участникам дают трэйн выборку, с известной целевой переменной и тестовую выборку без целевой переменной, которую надо предсказать.

Хедж фонд «Two Sigma» в этом соревновании поставил следующую задачу: необходимо предсказать для каждой американской акции, на сколько она будет лучше или хуже рынка, значение может принимать значение в диапазоне [-1,1] — это и есть целевая переменная, Score соответвенно меряется как усредненное значение по всем акциям и по всем дням, разницы между реальными значениеми и предсказанными целевой переменной из тестовой выборки. Подробней можно почитать здесь

( Читать дальше )

Пост о машинном обучении в трейдинге

    • 06 июня 2019, 15:40
    • |
    • SergP
  • Еще
Не мой...
А был тут недавно один многообещающий пост. И плюсов ему там прилично накидали...
И глухо… Жаль...:(

22-25 мая Деловые события Москвы.

22-25 мая. Деловые события Москвы. Участие бесплатно (кроме первовго эвента).

22-25 мая Деловые события Москвы.

t.me/SmartEventMos Список деловых событий Москвы.
t.me/kudaidem — Инвестидеи. Новости бизнеса. Обзоры деловой литературы.

22-24 мая 2019 г. Конференция Russian Tech Week 2019. Более 100 спикеров расскажут об инновационных технологиях для решения задач бизнеса и продемонстрируют реальные кейсы. Бронь места с 10% скидкой по промокоду: IFPCRTW-SMARTEVENT на сайте: bit.ly/2JFTRYg
22-23 мая 2019 Первый предпринимательский Open Air #МыЕсть в рамках Столыпинского форума: Стратегии для России stolypinforum.ru/

23 мая 16:30 до 22:00 StartUp Show startupshow.ru/mbm
23-24 мая Маркетинг и ML. Митап по применению AI & Big Data в маркетинге mlmeetup.timepad.ru/event/966582/

24-25 мая Будущее по Марксу marx.msses.ru/

25 мая c 16:00 до 17:30 Книжный клуб с Ксенией Лурье: Встреча 9. Лили Кинг «Эйфория» fgbuk-gmvts-rosizo.timepad.ru/event/966331/
Список ВСЕХ деловых событий Москвы goo.gl/h9MiUi Вкладка: ЭВЕНТЫ
P.S. t.me/kudaidem — Новости бизнеса. Обзоры деловой литературы.


13-14 мая. Деловые события Москвы (участие бесплатно)

13-14 мая. Деловые события Москвы (участие бесплатно)
13-14 мая. Деловые события Москвы (участие бесплатно)

13 мая c 19:00 до 20:30 РЭШ: Применение машинного обучения в банковском секторе. https://nes.timepad.ru/event/961662/

14 мая 19:00 —21:30 Семинар по финансовой грамотности и инвестициям https://leader-id.ru/event/20561/

14 мая 18:50-20:45 Встреча #81 клуба ораторского мастерства «Zlatoust Masters» https://klub-oratorskogo-masterst.timepad.ru/event/972607/

P.S. Список ВСЕХ деловых событий Москвы goo.gl/h9MiUi Вкладка: ЭВЕНТЫ 

16 мая c 18:00 до 21:00 Семинар-практикум «Как найти инвестора в проект? Алгоритмы и лайфхаки инвестиционного нетворкинга» Стоимость 2 500 руб. http://bit.ly/30dWPJn

Видео с прошедших мероприятий goo.gl/WU2mpR
 
Новое видео: Четвертая мировая война. Андрей Курпатов. Часть 1.  Конспект книги youtu.be/9M3E2-RMdeE




Портфельная оптимизация как бустинг на «слабых» моделях

Часть 2.

В прошлой части мы подбирали такую комбинацию статистических оценок динамики акций, которая давала нам возможность стабильно выбирать портфель акций лучше среднерыночного,  с показателем Шарпа на 26% выше индексного.

Мы также пробовали составлять портфель из портфелей и портфель на основе портфеля оценок, но в силу высокой линейной зависимости оценок и полученных на них портфелей друг от друга Bagging ожидаемо не дал никакого результата.

Тем не менее, этот важный этап подготовительных работ – построение портфеля (или композиции портфелей) на простых, статистических оценках дал нам некоторую отправную точку, относительно которой мы будем рассматривать эффективность всех наших последующих нововведений.

Портфельная оптимизация как бустинг на «слабых» моделях
Рис. 6. Иллюстрация динамики волатильности акций США, входящих в состав индекса S&P 500.

 

Основную проблему стандартных методов мы видим в том, что они разработаны для стационарных стохастических процессов, в то время как любые финансовые (а зачастую природные, биологические и др.), временные ряды имеют нестационарную природу. Так, например, широко известно, что логарифмическое изменение стоимости акций является нестационарным процессом со склонностью к консолидации (кластеризации) волатильности.



( Читать дальше )

Машинное обучение в задачах распознавания образов.


Пока одни математики пишут роботов по машинному виденью, другие математики (то есть я), пытаются это машинное виденье обмануть.
Вообще говоря, обмануть машину не так-то уж и сложно — слишком они глупые и неповоротливые, эти машины, чтобы полагаться на их «автопилот» (хотя романтики, конечно, заявляют обратное). Но в среднем, в среднем, машины достигают более скоростного, более точного и даже часто более устойчивого результата чем люди. Таково это человеческое проклятье — большой, обучаемый мозг. Он пластичен и адаптивен, но зато проигрывает в скорости и чёткости навыкам и нейро-инстинктам, реализуемым в «рефлексах» и аналогом которых является любой Machine Learning.

Вот, например, ребята из  Бельгии обманывают систему автоматического распознавания людей :


( Читать дальше )

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 )

Трейдер должен хорошо разбираться в рынках, остальное должен сделать компьютер

    • 17 сентября 2018, 10:48
    • |
    • aimaster
  • Еще
Всем привет!

Периодически на смартлабе публикуют посты по использованию машинного обучения и нейронных сетей для торговли (например, здесь или здесь). Судя по комментариям к постам, особого интереса тема не вызывает.

Это несколько странно, с учетом того, что в других областях применение машинного обучения развивается семимильными шагами. Мне кажется, трейдинг — как раз та область, где эти технологии должны быть (и будут) востребованы.

Основное преимущество машинного обучения перед классическим алготрейдингом — это возможность выявлять нетривиальные и скрытые зависимости. При этом вам не нужно самим программировать множество сложных условий входа в сделку. Возможно вам даже вообще не понадобится программировать.

Тут главное — не рассматривать нейросети как волшебный инструмент, которому достаточно подать цену на вход и получить точный прогноз на выходе. Такое применение сомнительно. Но если говорить об анализе множества условий — сети могут быть весьма полезны.

( Читать дальше )

Машинное обучение, продвинутый сантимент, предложение для смартлаба

Со времен моей алго торговли и применения машин лернинга имеется у меня идейка такого плана, всем будет по фану.
Помнится был индекс оптимизма на смартлабе,  надо сделать его более интеллектуальным.
Как и прежде  каждый аккаунт использует тринарную логику позитив-нейтрал-негатив для сантимента, но сантимент основать не в лоб,
а на основе алгоритма рандом форест который будет фильтровать слабозначимые вводы от неинформированный трейдеров и давать больший вес информированным.
Можно довольно просто организовать бэктест в реальном времени назвать систему «смартлабер» или типа того.
Если интересно обращайтесь, помогу как с  реализацией так и с бэктестом.

Трейдинг и машинное обучение с подкреплением.

    • 22 февраля 2018, 07:58
    • |
    • domino
  • Еще

В статье рассмотрено, как машинное обучение с подкреплением может применяться для трейдинга финансовых рынков и криптовалютных бирж.

Трейдинг и машинное обучение с подкреплением.

Академическое сообщество Deep Learning в основном находится в стороне от финансовых рынков. В силу ли того, что у финансовой индустрии не лучшая репутация, что решаемые проблемы не кажутся слишком интересными для исследований, или же просто из-за того, что биржевые данные трудно и дорого получать.

В этой статье показывается, что обучение с подкреплением для трейдинга финансовых рынков и криптовалют может быть чрезвычайно интересной исследовательской проблемой. Хотя эта область не получила достаточного внимания со стороны научного сообщества, обучение с подкреплением на примере трейдинга также представляет существенный интерес для развития многих смежных областей, например, обучения алгоритмических агентов для многопользовательских игр.



( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн