Постов с тегом "RL": 9

RL


Квартальный отчет (10-Q) - RALPH LAUREN CORP

Компания с кодом RL выпустила квартальный отчет, форма 10-Q.

Прочитать его можно по ссылке: www.sec.gov/Archives/edgar/data/1037038/000103703821000029/0001037038-21-000029-index.htm

Дата публикации: 03.08.21 10:39 AM (NYT)

Квартальный отчет (10-Q) - RALPH LAUREN CORP

Компания с кодом RL выпустила квартальный отчет, форма 10-Q.

Прочитать его можно по ссылке: www.sec.gov/Archives/edgar/data/1037038/000103703821000029/0001037038-21-000029-index.htm

Дата публикации: 03.08.21 10:39 AM (NYT)

10-Q - RALPH LAUREN CORP

Компания с кодом RL выпустила квартальный отчет, форма 10-Q
Прочитать его можно по ссылке: www.sec.gov/Archives/edgar/data/1037038/000103703821000009/0001037038-21-000009-index.htm
Дата публикации: 04.02.21 08:24 AM (NYT)

Тестирование торговой стратегии на основе RL

Здарова комерады,

И так продолжим рассказ о том как тестировать обученного агента, о котором был рассказ тут: https://smart-lab.ru/blog/655417.php

В общем пару дней обучал я нашего агента, и решил проверить как он там справляется с торговлей, тем более что на валидационных данных при использовании созданной торговой среды, он показывал уж очень приятные проценты. Что кстати, явилось сигналом проверить, а не сделал ли я какой ошибки. И конечно же, я ее сделал.
Ошибка оказалась простецкой, в обучающей среде, я выбирал изначально 20 исторических цен, 10 были видны сразу, каждая последующая добавлялась на следующем шаге. Однако сперва я проводил преобразование данных к промежутку от 0 до 1 в самом начале, по всем 20 значением сразу. Т.е. получилось что я как бы заглядываю в будущее %).

Ну да ладно, подумал я и все же решил протестировать как работает алгоритм. Для этого взял простенький питоновский фреймворк для бэктестинга, и прикрутил к нему обученного агента. 

( Читать дальше )

Не все RL алго одинаково полезны

    • 30 апреля 2020, 22:23
    • |
    • ipsnow
  • Еще
Интересный тред на ycombinator — обсуждение пейпера Using Reinforcement Learning in the Algorithmic Trading Problem. Понятное дело, к пейперу много претензий — вероятный оверфит, малый ProfitPerTrade, нереалистичные условия бэктеста и т.д. Если бы все это было учтено, статьи бы мы не увидели.
Кроме дельных замечаний от бывших квантов, узнал из комментов про фатальный недостаток A3C — теоретическую малоприменимость в состязательных средах:

An additional problem with this is that they use A3C here for trading. A3C is known to not be suitable for adversarial environments (e.g. board games, like Chess). I wrote a paper that demonstrated that A3C is as exploitable as a uniform random strategy in board games (specifically, some poker variants): arxiv.org/abs/2004.09677

It’s mostly an issue that A2C isn’t designed for adversarial environments. It also doesn’t have any notion of hidden information, while other algorithms (eg CFR) explicitly handle this. There’s a well-known phenomena of cycling, where agent A will beat agent B which beats agent C which beats agent A; A2C can exhibit this. Think of rock/paper/scissors- AlwaysRock beats AlwaysScissors which beats AlwaysPaper. To avoid this, you typically need to do some sort of averaging.
link


Понятно, что многие алго из описанных в интернете можно доработать и построить на их основе рабочую стратегию. Так что не принимаем это близко к сердцу и продолжаем экспериментировать.

Про AI и кибернетику в прогнозировании рынка

 

«Буржуазная печать широко разрекламировала новую науку — кибернетику. Эта модная лжетеория, выдвинутая группкой американских «учёных», претендует на решение всех стержневых научных проблем и на спасение человечества от всех социальных бедствий. Кибернетическое поветрие пошло по разнообразным отраслям знания: физиологии, психологии, социологии, психиатрии, лингвистике и др. По утверждению кибернетиков, поводом к созданию их лженауки послужило сходство между мозгом человека и современными сложными машинами.»

— Ярошевский М. Кибернетика — «наука» мракобесов. — Литературная газета. — 5 апреля 1952. — № 42(2915). — С. 4.

Самое поразительное, что американские ученые претендовали на применимость методов ко всему чему угодно кроме экономики, а наши дебилы отрицали применимость механистического подхода тоже ко всему чему угодно, кроме экономики. Это было 70 лет назад и сейчас повторяется то же самое. Куча дурачков пытается загрузить в AI минутные бары и родить волшебный алгоритм предсказания рынка. Тогда как крупнейшие американские корпорации, владеющие львиной долей прав и патентов по всем этим технологиям, даже собственные экономические процессы не отдают в управление AI и продолжают платить даже микро менеджерам, не говоря уже о предсказании трендов в глобальном масштабе. История таки реально ничему не учит.



Про AI и кибернетику в прогнозировании рынка




Горячие рейтинги Уолл- стрит

24 сентября 2019.

Alphabet (GOOGL) +0,43% — RBK повышает целевую цену до 1500 долларов с 1425 долларов

Netflix (NFLX) -0,16% — Pivotal снижает целевую цену на Netflix до 350 долл. с 515 долл.

Disney  (DIS) +1,06% — Wells Fargo начинает аналитическое покрытие Disney и оценивает бумаги как «лучше рынка».

Snap (SNAP) +2,5% — Guggenheim обновляет рейтинг Snap с «нейтрально» до «покупать»

Wynn (WYNN) +2,9% — Goldman Sachs повышает рейтинг Wynn до «покупать» с «нейтрально».

Apple (AAPL) +0,9% Jefferies повысил рейтинг до «покупать» с «нейтрально

Ralph Lauren (RL) — Atlantic Equities повышает рейтинг до «лучше рынка» с  «нейтрально»

Blackstone (BX) -0,5% —    Oppenheimer понизил рейтинг до «наравне с рынком» с «лучше рынка»


(Конец)


Ralph Lauren Corp. все ниже и ниже

Несмотря на апгрейд до стороны аналитиков до Buy, Ralph Lauren Corp (NYSE:RL) продолжает лететь строго вниз. На графиках Day-Week-Month сильный тренд на падение. Если пробьют 105, то продолжат пикировать дальше. Обзор других сделок в моем твиттере здесь

Ralph Lauren Corp. все ниже и ниже




....все тэги
UPDONW
Новый дизайн