Прогноз волатильности в 3 строки кода без знания ML
Привет, друзья! Меня зовут Денис, я алгоритмический трейдер и разработчик.Когда я пришёл в алготрейдинг, мне очень хотелось быстро применить машинное обучение. Но для этого нужно было разбираться в ML и Data Science, а я только начинал. Сейчас я уже разбираюсь, но знаю, что далеко не все трейдеры готовы тратить на это месяцы.Специально для тех, кто хочет попробовать ML для прогноза волатильности без глубоких знаний, я сделал библиотеку dquant.Теперь можно обучить модель, вообще не разбираясь в feature engineering, сплитах и гиперпараметрах. Нужны лишь знания python и уметь достать сырые данные (open, close, high, low, volume).
Как зарабатывать на бирже, не предсказывая цену: математика против ML-интуиции
Недавно я пробовал машинное обучение на Московской бирже, пытаясь найти полезные признаки и при этом опираясь в поисках этих признаков на советы ИИ ассистентов, а поиск самого алгоритма переложил на ML.Технически всё заработало, но уже после экспериментов я понял что есть один нюанс — все ИИ помощники энциклопедически умны и знают абсолютно все алгоритмы и подходы, но у них нет практического опыта и для них все стратегии «на одно лицо». Попытки предсказания цены — это самый очевидный и простой путь, в который ИИ помощник легко уводит пользователя.
