Size: a a a

AI / Big Data / Machine Learning

2020 April 12

Z

ZveroBoy in AI / Big Data / Machine Learning
короче взависимости от переданых параметров разная фигня делается
источник

P

Pavel in AI / Big Data / Machine Learning
понял спасибо
источник

Z

ZveroBoy in AI / Big Data / Machine Learning
♥️
источник
2020 April 13

A

Alexey in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey Nikitin
Доходность около 1000% годовых означает успех. 200-300% минимум. Все что ниже мусор который не работает.
Эта доходность справедлива для открытия позиций всего от одного до нескольких контрактов. Причём, на таких маленьких интервалах времени соревноваться с электронным маркет-мейкером, в чьи обязанности входит поддерживать ликвидность, т. е. двусторонние котировки в 2-3 шага цены, а биржа дополнительно может выплачивать вознаграждение, практически невозможно. В отношении т.н. НН - обновить состояние по входящему вектору, получить выход - операции достаточно быстрые в сравнении с потерями времени на посылку и получение сетевых пакетов, тем более, если используется набор инструкций SIMD. Но может быть и посильнее решение - FPGA. За последние 20 лет изменения такие, что в фин. институте #1 в мире Goldman Sachs уже более 70% численности не аналитических, а инвест. подразделений - это финансовые инженеры и аналитики данных. А Бьерн Страуструп последние несколько лет работник Morgan Stanley.
источник

AN

Alexey Nikitin in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey
Эта доходность справедлива для открытия позиций всего от одного до нескольких контрактов. Причём, на таких маленьких интервалах времени соревноваться с электронным маркет-мейкером, в чьи обязанности входит поддерживать ликвидность, т. е. двусторонние котировки в 2-3 шага цены, а биржа дополнительно может выплачивать вознаграждение, практически невозможно. В отношении т.н. НН - обновить состояние по входящему вектору, получить выход - операции достаточно быстрые в сравнении с потерями времени на посылку и получение сетевых пакетов, тем более, если используется набор инструкций SIMD. Но может быть и посильнее решение - FPGA. За последние 20 лет изменения такие, что в фин. институте #1 в мире Goldman Sachs уже более 70% численности не аналитических, а инвест. подразделений - это финансовые инженеры и аналитики данных. А Бьерн Страуструп последние несколько лет работник Morgan Stanley.
Если говорить про FPGA, то это для маркетмейкинга. Там нет высокой доходности, цели другие. Если говорить о рядовом трейдере на виндовс ПК то 200 -300 годовых уровень  ниже которого мусор и случайные результаты. Чем выше результат тем больше шансов что ваш алгоритм будет работать в будущем
источник

A

Alexey in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey Nikitin
Если говорить про FPGA, то это для маркетмейкинга. Там нет высокой доходности, цели другие. Если говорить о рядовом трейдере на виндовс ПК то 200 -300 годовых уровень  ниже которого мусор и случайные результаты. Чем выше результат тем больше шансов что ваш алгоритм будет работать в будущем
Даже у квалифицированных и не рядовых инвесторов таких результатов не бывает. Даже на акциях. Условно, если системно выше 30% по валюте и масштабируется - это достижение не доступное Нобелевскому лауреату даже на бумаге. Отчёты о деятельности открыты. Для оценки результатов обычно применяют статистические метрики, например, отношение стандартного отклонения доходов к общему доходу. Есть методы оценки, направленные на нахождение моделей, обеспечивающих сглаженность доходов. Это и есть тяжёлый труд фин. институтов.
источник

AN

Alexey Nikitin in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey
Даже у квалифицированных и не рядовых инвесторов таких результатов не бывает. Даже на акциях. Условно, если системно выше 30% по валюте и масштабируется - это достижение не доступное Нобелевскому лауреату даже на бумаге. Отчёты о деятельности открыты. Для оценки результатов обычно применяют статистические метрики, например, отношение стандартного отклонения доходов к общему доходу. Есть методы оценки, направленные на нахождение моделей, обеспечивающих сглаженность доходов. Это и есть тяжёлый труд фин. институтов.
Алексей, а вы как то связаны с бизнесом алготорговли??
источник

AB

Arcady Balandin in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey
Даже у квалифицированных и не рядовых инвесторов таких результатов не бывает. Даже на акциях. Условно, если системно выше 30% по валюте и масштабируется - это достижение не доступное Нобелевскому лауреату даже на бумаге. Отчёты о деятельности открыты. Для оценки результатов обычно применяют статистические метрики, например, отношение стандартного отклонения доходов к общему доходу. Есть методы оценки, направленные на нахождение моделей, обеспечивающих сглаженность доходов. Это и есть тяжёлый труд фин. институтов.
выше 30% это без дивидендов?
источник

A

Alexey in AI / Big Data / Machine Learning
Я начинал трудовую деятельность как трейдер на денежных рынках и долговых рынках в банке, сделал доступную тогда автоматизацию принятия решений. Потом менял направление. Позже, снова возвращаясь на работу в банк, мы неоднократно оценивали разные виды деятельности. Мы тогда остановились на комиссионном бизнесе как брокер. Фин. оздоровление состоялось. Я перешёл на другую работу. Новации, так или иначе, доходят. Дело в том, что финансы - это в принципе инженерная дисциплина.
источник

AK

Anton Kharkhonov in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey
Я начинал трудовую деятельность как трейдер на денежных рынках и долговых рынках в банке, сделал доступную тогда автоматизацию принятия решений. Потом менял направление. Позже, снова возвращаясь на работу в банк, мы неоднократно оценивали разные виды деятельности. Мы тогда остановились на комиссионном бизнесе как брокер. Фин. оздоровление состоялось. Я перешёл на другую работу. Новации, так или иначе, доходят. Дело в том, что финансы - это в принципе инженерная дисциплина.
как попасть в финансы?
источник

U(

Uber (PL) (RO) in AI / Big Data / Machine Learning
как написать диплом?)
источник

AN

Alexey Nikitin in AI / Big Data / Machine Learning
Anton Kharkhonov
как попасть в финансы?
широкая область? что конкретно?? для ит самое простое  нейросети, и вперед в сбер на работу?? Но это не финансы конечно, это айтя )))
источник

AN

Alexey Nikitin in AI / Big Data / Machine Learning
Чтобы куда то попасть путь только один, учиться, чтобы быть лучше тех кто там уже есть
источник

AN

Alexey Nikitin in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey
Я начинал трудовую деятельность как трейдер на денежных рынках и долговых рынках в банке, сделал доступную тогда автоматизацию принятия решений. Потом менял направление. Позже, снова возвращаясь на работу в банк, мы неоднократно оценивали разные виды деятельности. Мы тогда остановились на комиссионном бизнесе как брокер. Фин. оздоровление состоялось. Я перешёл на другую работу. Новации, так или иначе, доходят. Дело в том, что финансы - это в принципе инженерная дисциплина.
а я работал внутри разных брокеров, дома создавал свою собственную hft платформу,  и  собственные алго ))) Потому что брокерам 10 лет назад это было не интересно )
источник

AN

Alexey Nikitin in AI / Big Data / Machine Learning
Вот сейчас думаю, что клиентов на рынке уже добавилось прилично, а ни одного правильного алгофонда нет. Как собственно нет и законодательства под такой фонд
источник

СГ

Сергей Голод in AI / Big Data / Machine Learning
Alexey Nikitin
Вот сейчас думаю, что клиентов на рынке уже добавилось прилично, а ни одного правильного алгофонда нет. Как собственно нет и законодательства под такой фонд
Тяжело будет протащить законодательную инициативу по фондам, которые будут шортить. Особенно в текущий момент))
источник

AN

Alexey Nikitin in AI / Big Data / Machine Learning
Вот именно, нужны нормальные фонды, которые и шортят и с фьючами, и с опционами работают
источник

I

Infatum in AI / Big Data / Machine Learning
источник

I

Infatum in AI / Big Data / Machine Learning
источник

I

Infatum in AI / Big Data / Machine Learning
источник