вычислительные подходы

Прочитал, как кто-то написал, что играющим на бирже надо соревноваться с суперкомпьютерами. А для чего они нужны? У меня пока только один  вариант: есть более-менее известные алгоритмы расчёта цены, возможно, с помощью нейросетей, но не все могут ими воспользоваться из-за того, что не всем доступны вычислительные мощности.

Подобно тому, как есть более-менее известные алгоритмы HFT, но не все могут ими воспользоваться из-за того, что не всем доступно высокоскоростное соединение с биржей.

Если такие алгоритмы есть, то где они?
Если таких алгоритмов нет, то зачем пугать тем, что придётся соревноваться с суперкомпьютерами? Думаю, угроза того, что придётся соревноваться с сотнями математиков и программистов из инвестиционных банков и хэдж-фондов более существенна.

Пишущих не по делу буду удалять.
Если вместо обсуждения по делу кто-то хочет пошутить, шутка должна быть смешная, иначе также буду удалять.

Биржевая и другая инфраструктура тоже связана с вычислительными мощностями, но всё же не про них. В данной теме под суперкомпьютерами я понимаю те машины, которые, пользуясь своей вычислительной мощностью, достаточно точно расчитывают поведение цены на какой-либо инструмент.

( Читать дальше )

Новая книга «Статистические последствия жирных хвостов. О новых вычислительных подходах к принятию решений» всемирно известного мыслителя, автора «Черного лебедя» Нассима Николаса Талеба открывает серию The Technical Incerto Collection и посвящена тем классам статистических распределений, от которых можно ждать экстремальных событий.

«Книги серии Incerto посвящены выживанию в реальном мире с его структурой неопределенности, которая слишком сложна для нашего понимания. Цикл ставит целью объединить пять областей знания, связанных с жирными хвостами и экстремальными событиями: в математике, философии, общественных науках, теории контрактов и теории принятия решений, — с опытом профессионалов». 

Книга «Статистические последствия жирных хвостов: О новых вычислительных подходах к принятию решений» будет полезна:
1. Тем, кто изучал и продолжает изучать математическую статистику, принимает важные бизнес-решения, основываясь на аналитике данных. 

( Читать дальше )