Ранее видел много публикаций и скептических комментариев на тему использования нейросетей в трейдинге, и хотелось бы поделиться своими наработками и мнением.

Всем, кто имеет большой опыт в торговле, знаком такой термин, как «тестирование стратегии на истории», а что, если я скажу, что с приходом к нам нейросетей мы можем тестировать наши стратегии на будущем?

То есть на будущем для нейросети и прошлом для нас. Такой метод будет наиболее эффективен для результатов, кроме того, мы можем использовать неограниченное количество индикаторов и выявлять те из них, которые бесполезны.

Например, таким образом я узнал, что RSI индикатор совершенно бесполезен в техническом анализе. Сильное заявление? :-)

Многие из вас, оцифровав и обучив нейросеть своей стратегией, могут сильно разочароваться, когда увидят, что результаты оставляют желать лучшего.

А какие-то индикаторы, которыми мы даже не пользовались, отнюдь покажут ошеломляющие результаты в обучении.

Для всех ищущих в индикаторах, в том числе нейросетевых, панацею и кнопку «бабло» отвечу сразу, что это всего лишь способы улучшить свое статистическое преимущество.

Любой индикатор не добавляет информации. Он берёт уже известные данные — цену, объём, диапазон — и пересчитывает их с задержкой, сглаживанием или нелинейным преобразованием.

Поэтому индикатор не может давать гарантированный результат. Он лишь немного смещает распределение вероятностей: в одних состояниях рынка вероятность исхода становится выше, в других — ниже.

Работа индикатора — не «предсказать», а слабым сигналом подсветить контекст: перегрев, инерцию, отсутствие направления, смену режима.

Каждому разработчику когда-нибудь приходилось срочно переключаться между ветками, восстанавливать потерянный коммит или аккуратно вырезать одно исправление. Это можно делать примитивно с помощью базовых команд Git, но настоящий профессионал отличается от любителя тем, что применяет самые оптимальные решения, тем самым экономит время и нервы. О таких решениях поговорим далее в статье.

Мы привыкли рассматривать ложь как этическую дилемму или социальный конструкт. Но если отбросить морализаторство и взглянуть на данные нейровизуализации и лонгитюдных исследований, картина меняется.

Я долго уклонялась от написания этой статьи. Чем больше я узнаю о больших языковых моделях (LLM), тем сложнее становится найти единую концепцию, которая бы по-настоящему отражала их суть. Но сегодня я увидела твит Андрея Карпати, призывающий людей думать о LLM как о симуляторах, а не о сущностях, и что-то щёлкнуло.

Итак, позвольте мне начать с упрощённого и интуитивно понятного объяснения того, как работают LLM. Затем мы рассмотрим те «строительные леса», которые превращают базовую модель в чат-бота для потребителя. И, наконец, мы разберёмся, почему Claude, Grok, Gemini и ChatGPT - это не «цифровые библиотеки» или «автозаполнение на стероидах», и исследуем, как ваши собственные запросы формируют то, что вы получаете в ответ.

В этом семестре мы проходим в Висконсинском университете курс «Введение в алгоритмы» (577), где нам рассказывают о способах доказательства корректности программ, динамическом программировании, сетевом потоке и обстоятельствах, при которых Дейкстра изобрёл свой алгоритм поиска кратчайшего пути.

Однако этот курс стал для меня довольно уникальным тем, что оказался первым, требующим обязательного присутствия на лекциях. Проверка посещаемости реализована на основе платформы TopHat, которая известна многим студентам.

Чтобы доказать, что ты присутствовал на лекции, нужно указывать в TopHat четырёхзначный код (сообщаемый лектором). Достаточно ввести код на странице студента в TopHat, после чего он считается посетившим лекцию.

Однако, наверно, разработчики поняли, что у системы есть уязвимость, которую невозможно пропатчить — друзья. Если они учатся на том же курсе, что и ты, то лёжа в кроватке, можно отправлять им сообщения со слёзными просьбами поделиться кодом.

Поэтому для лекторов-параноиков TopHat реализовала фичу «надёжной проверки посещаемости», которая, согласно описанию, определяет местоположение «по геолокации устройства и близости к аудитории и другим студентам».

В статье представлена моя реализация с помощью клеточных автоматов процедурной генерации базовых воксельных миров, где в результате выходит трёхмерный мир с морем и островами. Описаны основные этапы процесса: генерация начального мира, высот и их упорядочивание, а также работа с морем.

Привет, Хаброжители! Я хочу рассказать вам о новинке издательства Spint Book. Наконец «Хакинг API» (Hacking APIs: Breaking Web Application Programming Interfaces) можно прочитать на русском языке. Ищите книгу на Озоне или Вайлдберриз. В Казахстане она уже есть на Флипе (https://www.flip.kz/catalog?prod=5435595)

Пройдите экспресс-курс по тестированию безопасности веб-API. Взламывайте API, ищите уязвимости, которые часто упускают даже опытные специалисты, и обеспечивайте безопасность ваших собственных API.

Из новостей: Blender 5.0, разработчик Megabonk отказался от номинации на The Game Awards, Unity и Epic Games объявили о сотрудничестве, Microsoft выложила исходники серии Zork.

Из интересностей: устная история Shadow of the Colossus, как в Quake.exe появился стек TCP/IP, интерактивное руководство по Tweens в Godot.

Привет, Хабр. Я Катя Куваева, DevRel C#-разработчиков и инфраструктурных команд в Контуре, а это моя первая статья. 

Недавно ходила исследовать российское сообщество шарпистов, чтобы понять, чем оно живёт: как инженеры обмениваются знаниями, какие инструменты выбирают для развития, и какое место во всём этом занимают специализированные сообщества.

Сначала я провела 10 глубинных интервью, потом на их основе сформулировала несколько гипотез, которые нужно было проверить в количественном опросе на нескольких сотнях шарпистов. Самое интересное я собрала здесь, предлагаю посмотреть, что получилось 👇

Посмотрите, сколько разных эмоций я испытала за время общения с C#-разработчиками — и мы начинаем!

Можно создавать сколько угодно клонов популярных видеоигр и даже добиваться успеха. Но легенду легче создать, придумав что-то свое – через смешение жанров и эксперименты с геймплеем. Такой путь выбирали и российские разработчики. 

В этой статье – пять уникальных миров. Живая галактика «Космических рейнджеров» и сюрреалистический ландшафт «Вангеров», альтернативный СССР в Atomic Heart и славянский фольклор студии Morteshka, а также апокалиптический российский городок в No, I'm not a Human. 

Объединяет эти игры один фактор: вселенные в них – полноценная часть геймплея, а не просто фон.

В какой-то момент я понял, что хочу двигаться дальше и просить повышение. Но тут случилось сокращение. Стало ясно, что, если в компании идут сокращения, просить повышение бесполезно. Пришло время искать новое место работы.

В этой статье обозреваю возможности платформы для трейдинга MetaTrader 5, но глазами программиста. Покажу, как самому написать на MQL5 программы‑советники (по‑трейдерски — индикаторы), которые избавят трейдеров от рутины.

В современном ИТ сложилась парадоксальная ситуация.

С одной стороны, неплохой уровень заботы о сотрудниках, продвинутая служба HR, хорошие зарплаты и неплохие условия труда. С другой, высокий уровень выгорания, несчастья и болезней, даже хуже, чем в прочих отраслях.

Парадокс объясняется просто: в современном ИТ отвратительная организация. Настолько отвратительная, что многих её директоров впору увольнять, потому что именно они отвечают за её значительную часть, но многого не делают.

И получается, что сотрудники постоянно сталкиваются с переработками и избыточным стрессом, паническими релизами и бюрократией, совмещением и размытыми зонами ответственности. И так далее.

В статье кратко, но ёмко раскрываются 36 организационных проблем, решение которых помогут улучшить жизнь сотрудников и результаты бизнеса.

Даже если они не из ИТ-сферы.

Агенты LLM меняют подходы разработчиков к миграции кода, превращая утомительные, подверженные ошибкам рефакторинги в интеллектуальные, полуавтоматизированные рабочие процессы. В этой статье мы показываем, как с помощью агентов перенести кодовую базу Java на TypeScript, проанализировав код, спланировав шаги и выполнив изменения с учетом архитектурных особенностей и проверки на основе CI.

В этой статье хочу рассказать о нашей передовой системе Text-to-SQL, построенной на базе динамической мультиагентной архитектуры. Вместо одной модели — команда из шести специализированных агентов. Каждый отвечает за свой участок работы: один проверяет безопасность на входе, второй понимает намерение пользователя, третий ищет нужные таблицы, четвертый пишет код, пятый проверяет его на уязвимости, шестой безопасно выполняет и логирует результат. 

Это универсальная платформа, где данные под полным контролем, а точность запросов на порядок выше. Text-to-SQL — лишь первое применение. Архитектура позволяет решать любые AI-задачи, где критична надежность. 

Метод Монте-Карло — простая математическая игрушка, которую Chat GPT может легко запустить в своем интерпретаторе Python, проанализировать выходные данные и отдать анализ с красивыми графиками. В статье рассказываю про юзкейсы использования

Привет, Хабр! Меня зовут Николай, я начальник управления клиентских коммуникаций РГС. Мы, как и большинство компаний на рынке сегодня, стараемся оптимизировать процессы с помощью искусственного интеллекта (ну а как иначе?). Но есть нюанс: недавно я задумался, как часто я сам, будучи адептом внедрения ИИ в контакт-центр, прошу голосового помощника позвать оператора. И, как оказалось, — очень часто.

Всем привет! Я Саша, арт-директор KISLOROD. Мы занимаемся разработкой и развитием интернет-магазинов.

Сегодня расскажу, как мы совместно с сервисом исследований AskUsers запустили специальный проект, чтобы досконально изучить поведение и потребности покупателей в онлайн-магазинах. Фокус был на ключевых факторах, которые напрямую влияют на два критически важных показателя: доверие и удовлетворенность аудитории.

Мы скачали 500 ГБ утечку из Великого Китайского Файрвола чтобы вам не пришлось и решили их изучить. Разбираемся, как он работает, кого обслуживает и как его обходят.

AI-помощник от Teamly встроен в базу знаний и возвращает только релевантные ответы – без фантазий моделей и без вывода данных за контур компании. Рубрика Продукт дня.