нейросети

С трендингом практически не знаком, занимаюсь разработкой программных решений.
Вдохновлённый теорией пузырькового состояния, и сделав предположение, что у цены на рынке есть инерция как у физического объекта — попробовал несколько вариантов как подготовить данные и какую архитектуру нейросети построить, вроде есть какой-то успех.
Обучалось на USD000UTSTOM2023 — данные за каждую минуту 2023 года. По последним 60 шагам предсказываем тренд направления цены в течение следующих 5ти минут.
Результаты обучения такие:
=== РЕЗУЛЬТАТЫ ТЕСТИРОВАНИЯ ===
Потери по инерции (MSE): 0.006449
Потери по направлению (BCE): 0.612085
Точность предсказания направления: 0.7300
Средняя предсказанная инерция: 0.9013
Реальная средняя инерция: 0.9057

Далее провёл дополнительную перепроверку:
1. ТОЧНОСТЬ ПРОГНОЗА НАПРАВЛЕНИЯ:
   Всего прогнозов: 169411
   Правильных: 126161
   Точность: 0.7447 (74.47%)

   Матрица ошибок:
   True 0 (↓) predicted as 0: 65485
   True 0 (↓) predicted as 1: 18016

( Читать дальше )

Ставлю будильник на утро, открываю аналитику — и вижу 20 тысяч просмотров на одном коротком ролике за ночь. Без камеры, только текст в ИИ. Так начался мой путь год назад, и это не случайность — я перепробовал кучу сервисов, пока не выделил те, что реально работают.

Всё стартовало в 2023-м, когда у меня не было ни копейки. Сидел дома, без команды, пытался зарабатывать на контенте в интернете. Первый ролик — самодельный, снял на телефон, обработал вручную, залил в TikTok. Итог: 200 просмотров за неделю. Потом решил попробовать нейросети: сгенерировал видео о «как зарабатывать с помощью ИИ» через бесплатный инструмент. 2 тысячи просмотров за сутки. Через полгода — стабильные 500 долларов в месяц от YouTube Shorts. Без появления в кадре, без продаж. Один знакомый фрилансер из чата повторил мой подход: ушёл от ручной работы к автоматизации контента и вышел на 300 долларов пассивного дохода.

Проблемы были стандартные. Страх, что забанят за ИИ-контент — пара роликов пропала из-за алгоритмов. Откладывал эксперименты, потому что не знал, с чего начать. Не хватало навыков: недели уходили на освоение промптов. Рутина выматывала — монтаж забирал часы. Выгорание от бесконечной загрузки вручную без видимого трафика. И, конечно, денег на платные версии инструментов не было.

( Читать дальше )

Ещё недавно нефтегаз ассоциировался исключительно со скважинами и баррелями. Но реальность быстро меняется: энергетические компании всё больше становятся технологическими корпорациями, где ключевым ресурсом выступают данные и алгоритмы.

🔹 Данные как новая нефть
Современные компании собирают терабайты информации — от геологии и логистики до спроса на конечных рынках. Анализ этих массивов позволяет снижать издержки на миллиарды и точнее прогнозировать добычу и потребление.

🔹 Технологии в действии
Это не прогноз, а уже реальность:

British Petroleum и Shell используют цифровые двойники месторождений;

Saudi Aramco применяет ИИ для предсказания поломок и планирования добычи;

ExxonMobil работает с Amazon и Microsoft, переводя геологоразведку в облако;

Equinor внедряет машинное обучение для ветряных парков и платформ;

KazMunayGas запускает проекты «цифровой скважины» и мониторинга инфраструктуры.

🔹 Взгляд инвесторов
Если раньше нефтегазовые компании оценивались только через цену сырья, то теперь на первый план выходят технологические драйверы. Чем больше IT-составляющей в бизнесе, тем выше мультипликаторы и устойчивость к колебаниям рынка.

( Читать дальше )

Как искусственный интеллект помогает инвесторам и трейдерам: реальные кейсы применения нейросетей, практические выводы и опыт работы с ИИ в инвестициях.

Ещё несколько лет назад искусственный интеллект (ИИ) ассоциировался с чем-то далёким от фондового рынка: робототехника, голосовые ассистенты, распознавание изображений. Сегодня же нейросети активно входят в мир инвестиций и трейдинга.

Финансовые компании, хедж-фонды и частные трейдеры используют ИИ для:

• анализа акций и новостного фона;

• прогнозирования динамики рынка;

• оценки настроений инвесторов;

• автоматизации торговли.

Но главный вопрос — может ли ИИ реально помочь частному инвестору? Давайте разберёмся на реальных примерах и личном опыте.

Как искусственный интеллект используется в инвестициях

1. Анализ новостей и настроений рынка

Каждый день выходят тысячи материалов: отчёты компаний, макроэкономические данные, посты в соцсетях. Нейросети способны быстро анализировать массив информации и определять, как она может повлиять на акции или валюту.

( Читать дальше )

Как нейросети меняют подход к инвестициям

Фондовый рынок всегда был гонкой скоростей: кто быстрее нашёл информацию, тот и заработал. Сегодня на помощь инвестору приходят нейросети — инструменты, которые анализируют данные в десятки раз быстрее человека.

Они уже применяются:

• в крупных инвестиционных фондах,

• частными аналитиками,

• трейдерами, которым важно оперативно реагировать на новости.

Что умеют нейросети для трейдера и инвестора

1. Анализировать отчёты и новости.
   ИИ способен обработать десятки страниц корпоративных документов и выделить ключевые драйверы и риски.

2. Оценивать настроение рынка.
   Нейросети отслеживают тональность в СМИ, социальных сетях и на форумах, фиксируя рост паники или оптимизма.

3. Находить скрытые взаимосвязи.
   Алгоритмы выявляют корреляции между акциями, товарами и валютами, которые сложно заметить вручную.

4. Экономить время.
   Вместо рутинного “копания в данных” инвестор получает готовые инсайты и концентрируется на стратегии.

( Читать дальше )

Новости — золото для трейдера: как нейросети позволяют заработать, пока рынок ещё спит

Вступление:
На фондовом рынке скорость — это деньги. Тот, кто реагирует на новость первым, получает преимущество. Сегодня искусственный интеллект позволяет «увидеть» новость и оценить её влияние на цену акции ещё до того, как это сделает большинство участников рынка.

(я как раз публикую примеры таких инструментов у себя в Telegram-канале — можно заглянуть и протестировать)

Что делает AI уникальным для новостного трейдинга:

• Мониторит сотни источников, включая зарубежные ленты и соцсети.

• Определяет тональность новости (позитив, негатив или нейтрально).

• Сравнивает новость с историческими событиями и прогнозирует реакцию рынка.

Пример:
Новость о смене руководства крупной компании. AI мгновенно сопоставляет её с похожими кейсами в прошлом и выдаёт прогноз: рост цены на 3–5% в течение дня.

Как использовать:

1. Настроить фильтрацию новостей по ключевым словам.

( Читать дальше )

📊 Искусственный интеллект уже не просто модный термин, а реальный инструмент, который меняет подход к инвестициям. За последний год я протестировал несколько ИИ-решений и встроил их в свой рабочий процесс. Расскажу, что реально работает, а что оказалось переоценённым хайпом.

1. Быстрая фильтрация новостей и событий

Раньше, чтобы отобрать важные новости, я тратил 1–2 часа. Сейчас ИИ делает это за минуты:

• выделяет ключевые события по моему портфелю;

• оценивает тональность публикаций;

• формирует краткий бриф.

💡 Например, Syntex AI отлично справляется с потоками корпоративных отчётов, сразу показывая, где стоит копнуть глубже.

2. Анализ исторических данных и сценарное моделирование

ИИ ищет корреляции в данных, которые сложно заметить вручную.
Применяю для:

• оценки вероятных движений по акциям;

• поиска аномалий;

• тестирования стратегий на истории.

Это не «магия предсказаний», а инструмент для проверки гипотез, что критично в управлении рисками.

( Читать дальше )