Блог им. Mushketer
В общем, мне нужно пропиарить одно большое хорошее полезное начинание. Вот сижу и думаю, как это сделать. Первый вариант — написать классную статью и дать аккуратную ссылку внизу материала. Второй вариант — спровоцировать местных троллей на хейт и выехать на черном пиаре. Ну типа тролли поорут и сольются, а нормальные люди вытащат суть.
Полезных статей я писал много (например, вот эту и вот эту, и вот эту, и вот эту). Все статьи были в топе Смартлаба. Все статьи много раз добавили в избранное. В принципе этот подход работает, но, блин, скучно. Разнообразия ради попробую совместить и разбавить.
В общем, приступим.
Из полезного
Мы готовим очень хорошее исследование IPO-компаний. Большие данные, статистические методы, машинное обучение и вот это вот все. Исследование проводим близкое к научному, но с прикладным практическим применением. Если кратко, то мы хотим превратить IPO-инвестиции, которые выглядят так:
В IPO-инвестиции, которые выглядят так:
И поделиться этим знанием. Найти алгоритм успешных IPO-инвестиций — основная задача исследования. И мы идем к ней не с помощью гадания на кофейной гуще (привет, технические аналитики), а с помощью дорогих данных и мощных аналитических инструментов.
Чуть более подробно:
1. В качестве основных источников данных используем sec.gov, qandl.com, eoddata.com, iposcoop.com.
2. Алгоритм исследования следующий: Формируем гипотезу ⇒ Прогоняем гипотезу на исторических данных ⇒ Анализируем результат ⇒ Делаем выводы. На основе выводов формируем характеристики IPO-победителей в отдельную методичку.
3. Основные гипотезы, которые мы проверяем находятся в фундаментальной плоскости. Например, мы проверим, взаимосвязь между темпом роста выручки компании и динамикой цен после IPO. Полный перечень гипотез, можно посмотреть здесь. Всего их порядка пятидесяти штук.
4. Из машинного обучения мы используем многомерные линейные регрессии, деревья решений (+библиотеки XGBoost), варианты ассамблеи по типу random forest и еще несколько методов, которыми жонглирует наш квант.
Ну и плюсом пойдут стандартные статистические методы. В общем, мы собрались сделать большую командную работу, подробности которой вы можете прочитать здесь. Работа на несколько месяцев. Но зато мир увидит нормальное исследование, с адекватной доказательной базой и возможностью практического применения.
Теперь самое интересное
Уважаемая агрессивная часть публики Смартлаба. Прошу вас внимательно читать каждое следующее слово. Каждое. Потому что сейчас я вас буду кормить. У вас будет целая прорва возможностей, чтобы вцепиться мне в глотку и написать множество желчных комментариев. Пожалуйста, не пропустите этот шанс. Готовы? Тогда внимайте.
Во-первых, мы делаем исследование (и, кстати, сопутствующий рейтинг) не по доброте душевной. Мы делаем его на продажу. Нет, вы не ослышались. Мы хотим сделать хорошую работу и заработать хорошие деньги. И, да. Под хорошей работой мы фактически подразумеваем консалтинг.
Но это еще не конец. Будь дело только в консалтинге, все было слишком банально. А мы против банальностей. Поэтому, перед тем, как приступать к исследованию, мы хотим убедиться, что точно его продадим. Для этого мы собираем минимальное количество предзаказов. Таким образом мы тестируем спрос и оцениваем объем рынка. На вырученные деньги оплачиваем себестоимость исследования. И уже потом начинаем работу.
Нет… Ну вы представляете, насколько мы охренели?! Мы хотим сначала продать, а потом сделать. Прагматичные, циничные капиталисты. Просто дьяволы во плоти. Так что не вздумайте пропустить этот факт в дальнейших атаках.
Однако, даже сейчас не спешите переходить к комментариям. Дело в том, что мы охренели, но у нас получается. Мы запустили сбор предзаказов два дня назад. На очень небольшую аудиторию (~2000 человек в моем телеграм-канале). И уже собрали треть от Soft-Cap. Кроме того, мы получили много положительной обратной связи и несколько топовых дополнительных идей.
Я это к чему. Есть подозрение, что если этот пост наберет 10.000 просмотров, то мы соберем минимальную сумму, а возможно шагнем за ее пределы. Представляете? Пока вы пишите ядовитые комментарии, мы используем этот пост, чтобы делать бизнес! Если вас не бомбит даже после этого, то я не знаю…
Короче говоря… Люди, которым интересно наше исследование, то есть часть с пользой — просьба пройти на эту страницу. Там все подробно расписано. Там же вы можете найти мои контактные данные, чтобы задать вопросы / предложить идеи / озвучить объективную критику.
Что же касается агрессивной части аудитории… Господа. К барьеру! Я предоставил вам полный плацдарм для наступательных действий. Надеюсь, вы не упустите свой шанс и поможете мне достичь собственных целей.
В любом случае всем спасибо.
пииис
Да, один из вариантов приложения ML наряду с прочими — прогнозировать динамику после IPO по входящим данным, известным до IPO. Думаю, в таком контексте модель может получиться интересной.
Подсмотрел немного наметки в плане пространства признаков).
Как бизнес-идея — тоже выглядит интересно).