Debo decir de inmediato que llamarme programador o experto en aprendizaje automático no resulta ser mi lenguaje, digamos simplemente: programo mejor que el 90% de los comerciantes y entiendo el comercio mejor que el 99% de los programadores y científicos de datos. Esto no quiere decir que sea un tipo tan bueno, sino más bien la cuestión de qué agujero de malentendido existe entre los campos del conocimiento, que intentaré eliminar un poco.
Tengo un blog en el sitio de un comerciante, donde describo mis enfoques para atornillar el ML al comercio. A pesar de que yo mismo soy un principiante en el campo del ML, francamente, no veo críticas relevantes a menudo, porque el 90% de los traders en ejercicio solo han oído hablar de las redes neuronales y tienen una idea de ello como un pony rosa. . Del mismo modo, cuando veo a algún matemático o programador puro tratando de implementar sus conocimientos en relación con el mercado de valores, a menudo empiezo a sangrar por mis ojos.
2 , , , . . , : " - ". ( , , , ). , . , , IT ("?! !"), ML . , , , , - . . ML ? , , , , , . . (!), , , , .
? , - , - 10 ( - , , ), , , , . . ? " , , , ". , . , , , . . ? , . , - ?! - , , - - .....? , - " " , .
" ". . , 50% . 50/50. , , .
? , 5 . , - 5 . . - 5 , 5 ? . , , . +3%. ? , , , . . - 10, 15, 5. 15. .
. , " " , . - , . , - " , , ". , , . , " " : " ". "": "?! ?! ?! ?! ?!... ?! ?!". ( ), , , , - 1 + 1 = 2, , . , . . , , , , 50/50. ? - " ". 50/50, 2 2 , 100% . . "" . , , . . 10% 20% , +10% ? , ? . ? return , ? . , . , , , , , , . 2008 . , . 2009 , , . ? , , . ? , . ( ), . , . , , , . . . . ? , , . . , , .
datascientist ? , - , , , ( ), . "... !". . , ! , , " , !". ? , , ?! . . , , . - - , , , " ". . , , . - , . . , , , , , , . ( ). , - . , , . , .
10 , , , - , . , 20 150 0,5%, - ( ). 150*0,5, , , 0,15% , 50% . 150 30 , 150*(0,5-0,15) 30*(0,5-0,15), , - 30*(0,25-0,15) . datascientists . "" , datascientist , , , /. . datascientist , - , , - , , , , . , . , .
, ML, !
ML:
. datascients . , datascientes , . ? , . , 50/50. .
. 80% , , , , , - . ? - 250 . " ? ... ?!". , , , . , , , . , 255. Datascient 1. , 0. , , , . , 80% "", , , . feature engineering.
, , . 2 , , . - , , - " ". , sec.gov, 10-, , 10 , XBRL. financials.morningstar.com, 10. selenium.webdriver .
. " - " , , " " . , , D/E (Debt to Equity) , , , ROE (Return On Equity) - . . , . , . T T+1, . - , . , ? , , ? - , , / .
, , S&P500, . c profitabililty, growth, cashflow, financial health. : Cash Conversion Cycle, Inventory, NetMargin%. Accounts Payable - . , , , , , , . Accounts Payable - . ? . . - Inventory. , , 3 , 20% .
En el apéndice de la bolsa de valores estadounidense, traté de encontrar algo interesante en el análisis de sentimientos en los informes 10 - K, 10 - Q, evalué la utilidad de los patrones, algo fue interesante. Y fundamentos macroeconómicos . El indicador CLI parecía interesante, el problema técnico es su disponibilidad.
Espero que alguien haya aprendido algo útil de este texto.