ABONAMENTE VIDEO REDACȚIA
RO
EN
NOU
Numărul 150
Numărul 149 Numărul 148 Numărul 147 Numărul 146 Numărul 145 Numărul 144 Numărul 143 Numărul 142 Numărul 141 Numărul 140 Numărul 139 Numărul 138 Numărul 137 Numărul 136 Numărul 135 Numărul 134 Numărul 133 Numărul 132 Numărul 131 Numărul 130 Numărul 129 Numărul 128 Numărul 127 Numărul 126 Numărul 125 Numărul 124 Numărul 123 Numărul 122 Numărul 121 Numărul 120 Numărul 119 Numărul 118 Numărul 117 Numărul 116 Numărul 115 Numărul 114 Numărul 113 Numărul 112 Numărul 111 Numărul 110 Numărul 109 Numărul 108 Numărul 107 Numărul 106 Numărul 105 Numărul 104 Numărul 103 Numărul 102 Numărul 101 Numărul 100 Numărul 99 Numărul 98 Numărul 97 Numărul 96 Numărul 95 Numărul 94 Numărul 93 Numărul 92 Numărul 91 Numărul 90 Numărul 89 Numărul 88 Numărul 87 Numărul 86 Numărul 85 Numărul 84 Numărul 83 Numărul 82 Numărul 81 Numărul 80 Numărul 79 Numărul 78 Numărul 77 Numărul 76 Numărul 75 Numărul 74 Numărul 73 Numărul 72 Numărul 71 Numărul 70 Numărul 69 Numărul 68 Numărul 67 Numărul 66 Numărul 65 Numărul 64 Numărul 63 Numărul 62 Numărul 61 Numărul 60 Numărul 59 Numărul 58 Numărul 57 Numărul 56 Numărul 55 Numărul 54 Numărul 53 Numărul 52 Numărul 51 Numărul 50 Numărul 49 Numărul 48 Numărul 47 Numărul 46 Numărul 45 Numărul 44 Numărul 43 Numărul 42 Numărul 41 Numărul 40 Numărul 39 Numărul 38 Numărul 37 Numărul 36 Numărul 35 Numărul 34 Numărul 33 Numărul 32 Numărul 31 Numărul 30 Numărul 29 Numărul 28 Numărul 27 Numărul 26 Numărul 25 Numărul 24 Numărul 23 Numărul 22 Numărul 21 Numărul 20 Numărul 19 Numărul 18 Numărul 17 Numărul 16 Numărul 15 Numărul 14 Numărul 13 Numărul 12 Numărul 11 Numărul 10 Numărul 9 Numărul 8 Numărul 7 Numărul 6 Numărul 5 Numărul 4 Numărul 3 Numărul 2 Numărul 1
×
▼ LISTĂ EDIȚII ▼
Ioan Moldovan

Ioan Moldovan

Software Engineer @ TORA

PROGRAMARE
Tranzacţionarea automată, criptomonedele şi programatorii

De ani buni trăim revoluţie după revoluţie. Revoluţia din '89, revoluţiile Facebook, Big Data Revolution, Deep Learning Revolution, Blockchain Revolution etc. . Atât de multe, încât programatorul abia are timp să ţină pasul, schimbările de paradigmă succedându-se aproape mai rapid decât schimbările de prim-miniştri. Toate au ramificaţii şi în tranzacţionarea automată. Companiile ce activează în domeniul financiar sunt evident "early adopters", pentru că pentru acestea viteza şi informaţia înseamnă oportunităţi şi bani. Ca urmare a dezvoltării tehnologice, aceste companii sunt într-o cursă continuă, iar unele din motoare sunt dezvoltarea de software specializat şi cei care stau în spatele acestei dezvoltări. În acelaşi timp are loc şi o creştere a accesibilităţii acestui domeniu: accesul la platformele de trading devine mult mai uşor odată cu explozia criptomonedelor.

PROGRAMARE
Algorithmic Trading și Machine Learning. O vedere de ansamblu (II)

Algoritmii folosiți cel mai des în sistemele de trading sunt cei de regresie (logistică pentru clasificare de uptick / downtick, least squares, local curve fitting, robust regressions sau, când există constrângeri legate de viteză, algoritmi de online regression, KWIK sau Locally weighted projection). În comunitatea machine learning există o oarecare reticență în a folosi metode "clasice" precum regresia liniară, fiind privită ca "elementară", însă este o unealtă foarte importantă și cu potențial foarte mare. Una din obiecțiile aduse folosirii acestei regresii este că nu detectează decât combinații liniare ale datelor de intrare, însă adăugând metrici derivate din înmulțiri între features, ridicări la putere sau aplicarea de funcții periodice sau de altă natură, pot fi detectate interacțiuni între variabilele de intrare sau se poate chiar face fitting la funcții complexe (de menționat că și rețelele neuronale au nevoie de cel puțin 2 nivele ascunse pentru a putea detecta interacțiuni între input features).

PROGRAMARE
Algorithmic Trading și Machine Learning. O vedere de ansamblu (I)

Tranzacțiile datorate tradingului automat au crescut semnificativ în ultimii ani, ajungând să fie majoritare pe toate bursele importante. De exemplu, pe Tokyo Stock Exchange volumul de tranzacții generate din co-location (sisteme prezente fizic în proximitatea bursei) a crescut de la 10% în 2010 la peste 50% în 2016. Apare natural întrebarea de ce există atât de mult trading automat?

NUMĂRUL 149 - Development with AI

Sponsori

  • Accenture
  • BT Code Crafters
  • Accesa
  • Bosch
  • Betfair
  • MHP
  • BoatyardX
  • .msg systems
  • P3 group
  • Ing Hubs
  • Cognizant Softvision
  • Colors in projects

Design contribution