Постов с тегом "Data Science": 11

Data Science


В поисках Альфы. Часть 1.

Предисловие
Ранее я писал, что мы занимаемся Data Science. Хочу немного приоткрыть занавес этой истории, и чтоб не было совсем скучно, буду свое повествование разбавлять любопытными выводами, которые мы получаем.

Мы не просто автоматизируем инвестиционный анализ и представляем свою оценку в ранговой системе. Мы стремимся к тому, чтобы наша оценка всегда максимально коррелировала с будущей доходностью акций. Цель ежедневных исследований лаборатории Data Science — нахождение стабильной «Альфы». Проще говоря, мы хотим на растущем рынке рости быстрее рынка, на падающем — падать меньше рынка, еще проще говоря — всегда обгонять рынок🏎.

Введение
Сегодня я вам расскажу про одно из таких исследований.
Начну немного с теории

( Читать дальше )

Куда я попал? :)

Приветствую, комьюнити! 
На ресурс я заходил давно, когда искал сайты с полезной информацией для начала взаимодействия с биржей — именно, как новичку. 
И я понял, что к smart-lab я вернусь чуточку позже... 
И этот день настал! 
Я учусь на Data-Science-тиста в GB. Чтобы знания применить и на биржу. 20 февраля будет полгода. И тут я вижу новости про реорганизацию GB и сокращение огромного количества их сотрудников. Понимая, что на качество их продукта это влиять не должно, психологически такую информацию воспринимать неприятно. 
И я принялся гуглить... 
1. Нашел статью про это на SL. 
2. Так совпало, что в комментариях был именно про мой факультет
3. Мне захотелось побольше пообщаться с его автором — Михаилом
4. Но для того, чтобы написать ему сообщение мне нужно набрать минимальный рейтинг!!! ;))))))))))))))))))))
Вот так и родился этот пост! 
И самое главное: теперь я понял, что сейчас — самое время вернуться к smart-lab. 

Data Science - стоит ли учиться? Ищу совет

Здравствуйте! Мне 35 лет, кандидат технических наук, по специальности инженер-механик пищевых производств. Поработал преподавателем, 10 лет отдал бизнесу в сфере образования, но программированием никогда не занимался. Сейчас случайно узнал о специальности машинное обучение, нашел курсы на geekbrains и всерьез задумался о том, чтобы поменять специальность. 1,5 года обучения. Теоретически знания из этой области можно применить в трейдинге, можно устроится на работу в крупные компании. Как обстоит все на самом деле?.. Есть те кто работает в этой теме? Может кто-то помочь советом?

Как использовать data science, чтобы анализировать финансовые рынки

Чтобы преуспеть на финансовых рынках, нужно качественно анализировать информацию. Чтобы качественно анализировать информацию, нужен хороший инструмент. Если вы хотите узнать про один из таких инструментов, то прочитайте эту статью. В ней мы рассказали о data science — прикладной научной дисциплине, которую активно применяют в ведущих инвестиционных домах.

Как использовать data science, чтобы анализировать финансовые рынки



Оглавление

Как анализируют финансовые рынки
Как работает data science
Почему data science эффективен
Что нужно, чтобы применять data science
Станет ли data science панацеей для инвесторов
Постскриптум

 

Как анализируют финансовые рынки

Перед тем как приступить к Data Science, давайте разберемся с философией анализа финансовых рынков. Для этого мы ответим на три принципиальных вопроса:

1. Зачем анализировать финансовый рынок?
2. На чем основаны методы анализа финансового рынка?
3. Почему не существует идеального метода анализа?



( Читать дальше )

Эксперимент: торговая система на базе глубокого обучения от начала до реальных торгов.

Всем привет,

В последнее время, все больше и больше, то тут то там, люди поднимают тему машинного обучения и нейронных сетей примениельно к торговле на рынке. На фоне всего этого, я решил начать лайв эксперемент по созданию торговой стратегии на базе нейронных сетей, ну и заодно всеже попробовать полностью tfx pipeline в домашних условиях для выкатывания моделей. :)

В общем вот видюшка для затравки



( Читать дальше )

Записался на обучение по Data Science.

Обычно человек ходит по колее, но иногда система сбоит и случаются «эмм, а чё я раньше не задумывался, что можно…» и «хм, а ведь можно попробовать сделать…». В такие моменты можно выскакивать за пределы колеи и переходить в новую более интересную, выходить из зоны болотного комфорта в зону воодушевляющего дискомфорта.


Всегда ходил по колее (вернее, замкнутому циклу): математика не моё, у меня много своих преимуществ, математик не в их числе, не всем дано. И к нему прицеплялось: машинное обучение, нейронные сети, статистика и тер.вер. требуют математики – ну, значит, тоже не мое, ну значит без этого. А тут че-то осенило: а какого хрена!? Кстати, тот случай когда реклама сподвигла (назойливая реклама курсов обучения по Data Science). Сначала отмахивался, а в какой-то момент подумал: а почему бы и нет? – Да, страшно, да лень, да не уверен, что получится, да долго, да нет уверенности, что поможет и т.д. Хорошо подумал, уверенным движением руки смахнул все эти иррациональные возражения и страхи со стола и записался на курс.

Так что скоро, надеюсь, например, не буду просто пролистывать посты уважаемого А.Г., а, возможно, буду извлекать смысл.

Кстати, уже только при прочтении программы курса словил пару инсайтов применительно к фин. рынкам.

Глаза загорелись. Будет интересно.


В начале был профит

    • 03 ноября 2016, 20:47
    • |
    • Tim Fox
  • Еще

Мы сейчас живём в информационном обществе это, с одной стороны, очень хорошо, а с другой — плохо. Да, это некая философская требуха, но в данном случае она тут как всегда к месту. Дело в том, что люди по своей сути несколько инертны. Что я имею введу, спросит меня не просвещенный читатель? В том, что если какой-то очень известный в определенных кругах человек скажет, что эта вещь очень крутая, и вот прям за ней всё будущие, то это не значит то, что нужно везде его совать!

### О юный Quantitative Finance Researcher!



( Читать дальше )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн