анализ данных

Коллеги, доброе утро.
Собственно, появился вопрос относительно ресурсов, с помощью которых можно проводить анализ отчетности. 

Начну с анализа банковской отчетности:

• Наиболее «дотошный» по всяким методологиям, но более сложный для обывателя сайт: https://analizbankov.ru/Портал банковского аналитика.

Имеет несколько «уровней доступа»: гость (незарегистрированный пользователь) — просмотр информации о банках, справочника БИК, отчетности банков, некоторой аналитики по банкам, рейтингов банков и др. Просмотр аналитических отчетов, рэнкингов и составных рейтингов банков доступен с задержкой — 1 месяц после выхода новой отчетности. Пользователь — возможность общаться на форуме, добавлять банки в избранные, получать оперативную информацию на электронную почту по избранным банкам, о выходе новой отчетности, о новостях портала и др.

Это то, что нужно среднестатистическому пользователю. 
Для начала сайт несколько сложноват, однако разобраться достаточно просто.
Главное помнить, что это аналитический сайт, где упор делается на различные методологии, которые визуализированы. 

Особый интерес в «графиках показателей» — пользовательские методологии:

Я получил доходность от сдачи в аренду на уровне 6.3% годовых.

В связи с недавно объявленным переходом Мосбиржи на торги с 07.00 возникли опасения за свою торговую систему на дневках. Если торги однажды сделают круглосуточными, то будет непонятно, как делать дискретизацию данных. Ведь переход на часовики усилит воздействие «пилы» и частоту сделок (чего очень не хотелось бы), а более удобная дневная нарезка данных исчезнет.

А готовы ли Ваши системы к круглосуточным торгам?

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.

Нужно понимать что технические паттерны и ценовые модели не работают абстрактно.При прогонке на истории одной заданной информации выдаст в лучшем случае 50 на 50.В этом вся суть рынка, он работает в синтезе.По этому нужно смотреть почему в одних случаях модель работает а в других дает ложный сигнал.Нужно смотреть в каких ценовых зонах дает прибыльный сигнал а в каких убыточный.По простому нужно найти фильтр.И тут стоит проблема с автоматизацией, потому что фильтры которые работают, их во многом нельзя алгоритмизировать.Все распознается умозрительно.