artificial intelligence

🔹 Суть проекта

Реализован агент на основе обучения с подкреплением (Reinforcement Learning) для краткосрочной внутридневной торговли на Binance Futures.
Агент работает в режиме реального времени, принимает дискретные решения (LONG / SHORT / CLOSE / HOLD), учитывая комиссии и проскальзывания.

Это не академическая демонстрация, а полноценный исследовательский проект, архитектура и код которого полностью открыты.

🔹 Основные особенности

• Учет комиссий, проскальзывания и риск-менеджмента

• Отбор торговых сессий по критериям волатильности (импульсы ≥5% за 10 минут)

• Дискретное пространство действий: LONG, SHORT, CLOSE, HOLD

• Reward shaping для контроля поведения

• Полные логи бэктеста и визуализации

• Публикация сигналов в реальном времени (Telegram)

📊 Результаты бэктеста (март-июнь 2025)

• Доходность: +144.23%

• Sharpe: 1.85, Sortino: 2.05

• Прибыльных дней: 78.57%

• Сделок: 112 (~2 в день), включая SL/TP

• Среднесуточная доходность: +1.61%

( Читать дальше )

Вспомните, как вы впервые открыли ChatGPT.

Впечатлило? Конечно. Он писал тексты, помогал с кодом, отвечал на вопросы так, будто в нём спрятан профессор на все руки. Но признайтесь — иногда он «фантазировал», путался в сложных данных и приходилось перепроверять.

Теперь в игру вошёл GPT-5. И это уже не просто апгрейд, а смена правил. Это как пересесть с кнопочного телефона на смартфон: раньше было норм, но теперь обратно не захочешь.

🚀 Что реально нового в GPT-5

• На 45 % меньше ошибок — модель стала честнее. Если не уверена, говорит прямо, а не придумывает. Это критично, когда речь идёт об инвестициях, анализе рынков или юридических данных.
• Автоподстройка под задачу — GPT-5 сам решает, какой режим работы нужен: быстрый и лёгкий или глубокий с подробным анализом. Больше не надо переключаться между версиями.
• Контекст до миллиона токенов — можно загрузить мегабайты документов: отчёты компаний, длинные переписки или даже книгу — и работать с ними в одном чате, не теряя связи между частями.

( Читать дальше )

Венчурный инвестор и предприниматель в Кремниевой Долине Николай Давыдов.
Андрея Мовчан вместе с Николаем попытались найти «инвестиционную истину» между консервативными и венчурными инвестициями. Поговорили о том, как работают венчурный рынок. А также обсудили Chat GPT и то, как искусственный интеллект меняет жизнь инвесторов.

00:00 Приветствие
01:17 Что случилось с венчуром и чем отличается венчур на ранних стадиях от late-stage венчура
06:08 Как работает венчур ранних стадий
09:23 Плюсы и минусы инвестирования в венчур по принципу Friends and Family
11:41 Низкая ликвидность инвестирования в венчур
12:28 Критерии оценки компаний
13:51 Почему венчур очень закрытый и не публичный и какую статистику можно узнать
16:20 История венчура — это один большой экономический цикл, который сейчас заканчивается?
18:55 «Плохих венчурных фондов больше, чем хороших»
21:26 Как собирает деньги венчурный фонд и насколько это зависит от локации
26:50 Как AI меняет рынок
31:00 Как и почему в венчуре происходит покупка маленьких компаний большими

( Читать дальше )

Хорошие новости в том что чебурнет скорее всего будет. Хмм, если эта новость хорошая то какая же тогда плохая про смартлаб?
Ок, с момента прошлого откровения https://smart-lab.ru/blog/405972.php
некоторые уже подзабыли что технологии в мейнстриме отстают лет на 10-20 от тех которые скрыты от публики.
За последние годы набирают силу нейросети, и вот уже куча специализированного железа и софта под это дело, и нейрософт обыграл наконец человека в игру ГО, что казалось долгое время невозможным. А теперь представим какими и какие будут нейросети через 10 лет. Ок, некоторым избранным и представлять ничего не надо, они и так всё видят, и в том числе потому что это уже всё существует.


( Читать дальше )

Здравствуйте, коллеги!

Название топика, как не парадоксально, на прямую связано с его контентом. 
А давайте озадачимся вопросом почему подавляющее большинство из нас пришло на биржу? Ответ очевиден, как максимум приумножить, как минимум не дать инфляции скушать то, что заработано непосильным трудом. 

Что послужило мотиватором прихода на биржу? А вот такие картинки. На ней стоимость Ваших 100$ на сегодняшний момент, вложенных в акции той или иной компании в момент IPO: 



Источник.

В конце конечно есть приписка: «А сегодня в завтрашний день не все могут смотреть. Вернее смотреть могут не только лишь все, мало кто может это делать» ©

А глазки то уже загорелись ;) 

Квартальный план Netflix Inc:



( Читать дальше )

Начало.

Моё мнение, полноценно ИИ (искусственный интеллект) в торговле на маркете человека не заменит. Подготовленный человек (в нас же всех присутствует частичка творца) всегда будет лучше машины, но машина быстрее считает, всегда в хорошем настроении и всегда готова. Будущее вижу за экспертными системами на основе ИИ. Которые будут взаимодействовать с пользователем на основе диалога (как процесса достижения его участниками определенных согласованных целей путем обмена связанными высказываниями о некоторых реальных или гипотетических событиях), когда пользователь сможет запрашивать эксперта не только о вероятности того или иного события, но и о том, как выстроить позицию.

Окончательное решение, принять, внести коррективы или же отвергнуть ответ экспертной системы будет принимать человек.

Поясню это на примере использования метода анализа Тактика Адверза (кто-то может использует другой метод анализа, всё зависит от предпочтений ) и рассчитанных сценариев и протоформы Эксперта ТА.

( Читать дальше )

Топик состоит из трёх частей.

1. Введение.
2. Возможность вложения в Artificial intelligence ETF.
3. Российские стартапы.

1. Введение, кратко.

Определение из вики:
Иску́сственный интелле́кт (ИИ; англ. Artificial intelligence, AI) — (1) наука и технология создания интеллектуальных машин, особенно интеллектуальных компьютерных программ[1]; (2) свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека[2].

Top 10 Hot Artificial Intelligence (AI) Technologies :

• Natural Language Generation: Producing text from computer data. Currently used in customer service, report generation, and summarizing business intelligence insights. Sample vendors: Attivio, Automated Insights, Cambridge Semantics, Digital Reasoning, Lucidworks, Narrative Science, SAS, Yseop.
• Speech Recognition: Transcribe and transform human speech into format useful for computer applications. Currently used in interactive voice response systems and mobile applications. Sample vendors: NICE, Nuance Communications, OpenText, Verint Systems.

( Читать дальше )