Постов с тегом "Машинное обучение": 785

Машинное обучение


Портфельная оптимизация как бустинг на «слабых» моделях

Часть 2.

В прошлой части мы подбирали такую комбинацию статистических оценок динамики акций, которая давала нам возможность стабильно выбирать портфель акций лучше среднерыночного,  с показателем Шарпа на 26% выше индексного.

Мы также пробовали составлять портфель из портфелей и портфель на основе портфеля оценок, но в силу высокой линейной зависимости оценок и полученных на них портфелей друг от друга Bagging ожидаемо не дал никакого результата.

Тем не менее, этот важный этап подготовительных работ – построение портфеля (или композиции портфелей) на простых, статистических оценках дал нам некоторую отправную точку, относительно которой мы будем рассматривать эффективность всех наших последующих нововведений.

Портфельная оптимизация как бустинг на «слабых» моделях
Рис. 6. Иллюстрация динамики волатильности акций США, входящих в состав индекса S&P 500.

 

Основную проблему стандартных методов мы видим в том, что они разработаны для стационарных стохастических процессов, в то время как любые финансовые (а зачастую природные, биологические и др.), временные ряды имеют нестационарную природу. Так, например, широко известно, что логарифмическое изменение стоимости акций является нестационарным процессом со склонностью к консолидации (кластеризации) волатильности.



( Читать дальше )

Машинное обучение в задачах распознавания образов.


Пока одни математики пишут роботов по машинному виденью, другие математики (то есть я), пытаются это машинное виденье обмануть.
Вообще говоря, обмануть машину не так-то уж и сложно — слишком они глупые и неповоротливые, эти машины, чтобы полагаться на их «автопилот» (хотя романтики, конечно, заявляют обратное). Но в среднем, в среднем, машины достигают более скоростного, более точного и даже часто более устойчивого результата чем люди. Таково это человеческое проклятье — большой, обучаемый мозг. Он пластичен и адаптивен, но зато проигрывает в скорости и чёткости навыкам и нейро-инстинктам, реализуемым в «рефлексах» и аналогом которых является любой Machine Learning.

Вот, например, ребята из  Бельгии обманывают систему автоматического распознавания людей :


( Читать дальше )

Тимур Юсубалиев о технологических трендах в 2019 году

Ключевые экономические темы уходящего года обсудили в декабре. Сегодня — о главных трендах нового года. Именно за ними будут пристально следить наши коллеги и союзники.

Тимур Юсубалиев, CEO компании «Качественные программные решения», считает, что в 2019 году

  • компании в IT будут бороться за человеческие ресурсы,
  • транспорт и логистика станут автоматизирование и автономнее,
  • распространится использование ИИ и больших данных.

#справка Если неудобно смотреть видео, прочитайте его расшифровку ниже.



( Читать дальше )

Трейдер должен хорошо разбираться в рынках, остальное должен сделать компьютер

    • 17 сентября 2018, 10:48
    • |
    • aimaster
  • Еще
Всем привет!

Периодически на смартлабе публикуют посты по использованию машинного обучения и нейронных сетей для торговли (например, здесь или здесь). Судя по комментариям к постам, особого интереса тема не вызывает.

Это несколько странно, с учетом того, что в других областях применение машинного обучения развивается семимильными шагами. Мне кажется, трейдинг — как раз та область, где эти технологии должны быть (и будут) востребованы.

Основное преимущество машинного обучения перед классическим алготрейдингом — это возможность выявлять нетривиальные и скрытые зависимости. При этом вам не нужно самим программировать множество сложных условий входа в сделку. Возможно вам даже вообще не понадобится программировать.

Тут главное — не рассматривать нейросети как волшебный инструмент, которому достаточно подать цену на вход и получить точный прогноз на выходе. Такое применение сомнительно. Но если говорить об анализе множества условий — сети могут быть весьма полезны.

( Читать дальше )

Машинное обучение, продвинутый сантимент, предложение для смартлаба

Со времен моей алго торговли и применения машин лернинга имеется у меня идейка такого плана, всем будет по фану.
Помнится был индекс оптимизма на смартлабе,  надо сделать его более интеллектуальным.
Как и прежде  каждый аккаунт использует тринарную логику позитив-нейтрал-негатив для сантимента, но сантимент основать не в лоб,
а на основе алгоритма рандом форест который будет фильтровать слабозначимые вводы от неинформированный трейдеров и давать больший вес информированным.
Можно довольно просто организовать бэктест в реальном времени назвать систему «смартлабер» или типа того.
Если интересно обращайтесь, помогу как с  реализацией так и с бэктестом.

Трейдинг и машинное обучение с подкреплением.

    • 22 февраля 2018, 07:58
    • |
    • domino
  • Еще

В статье рассмотрено, как машинное обучение с подкреплением может применяться для трейдинга финансовых рынков и криптовалютных бирж.

Трейдинг и машинное обучение с подкреплением.

Академическое сообщество Deep Learning в основном находится в стороне от финансовых рынков. В силу ли того, что у финансовой индустрии не лучшая репутация, что решаемые проблемы не кажутся слишком интересными для исследований, или же просто из-за того, что биржевые данные трудно и дорого получать.

В этой статье показывается, что обучение с подкреплением для трейдинга финансовых рынков и криптовалют может быть чрезвычайно интересной исследовательской проблемой. Хотя эта область не получила достаточного внимания со стороны научного сообщества, обучение с подкреплением на примере трейдинга также представляет существенный интерес для развития многих смежных областей, например, обучения алгоритмических агентов для многопользовательских игр.



( Читать дальше )

Продолжаю изучать ML

Добрался до 5 недели Курса Яндекса и ВШЭ по машинному обучению. После достаточно напряжного начала, когда было необходимо поставить и освоить кучу программ, далее обучениях пошло достаточно просто — лекции вполне доступные, а задания решаются в несколько строчек кода, особенно если немного покопаться в описании библиотек.

Дополнительно решил послушать лекции Школы анализа данных Яндекса — материалы во многом пересекаются, но охват больше и раскрывается много интересных интерпретаций алгоритмов машинного обучения и их взаимосвязей.


Записался на курс по Машинному обучению

Записался на курс Введение в машинное обучение Яндекса и ВШЭ. Лекции достаточно легкие, но практические задания даются непросто, так как знания по программированию близки к нулю. Возможно дальше пойдет легче, но пока кучу времени уходит на установку и освоение софта, чтение  документации к библиотекам, освоение регулярных выражений и т.д. Первый блок заданий удалось сделать.


Роботы наступают. Развитие технологий и будущее без работы. Мартин Форд. Конспект книги. Глава 4 Белые воротнички под угрозой

Глава 4. Белые воротнички под угрозой

Система Quill способна практически мгновенно формировать бизнес-отчеты с заданной периодичностью — и все это без вмешательства человека http://narrativescience.com

Пример технологии Quill (Система написания нарративных текстов) демонстрирует, насколько уязвимыми для автоматизации оказываются задачи, которые когда-то считались исключительной прерогативой высококвалифицированных профессионалов с высшим образованием. Опрос экспертов: «Какой будет доля новостных материалов, написанных с помощью программных алгоритмов, в ближайшие 5 лет. Ответ: более 90 %»

Деятельность компании Target, Inc. является примером куда более спорного подхода к использованию огромных массивов чрезвычайно подробных данных. Компания с  очень большой долей вероятности предсказывать наличие беременности на раннем сроке у покупательниц на основе анализа продаж по двадцати пяти различным видам косметической и медицинской продукции. Проводимый компанией анализ был настолько точным, что даже позволял с высокой степенью точности определять срок беременности у конкретной женщины. Получив эти данные, сотрудники Target начинали забрасывать женщин предложениями о покупке товаров для беременных, да еще и на столь раннем сроке, что во многих случаях ближайшее окружение женщины даже не знало о ее положении.



( Читать дальше )

Numerai

Алё народ, алготрейдеры. На Нумераях (https://numer.ai) кто тусует? Квинтессенция алготрейдинга же, и в 100500 раз лучше чем любой проп )

....все тэги
UPDONW
Новый дизайн