Люди вспоминают Kodak со смесью ностальгии и недоверия. Ностальгия по тем временам, когда её жёлтые коробки определяли мир фотографии для миллионов, и недоверие к тому, что столь доминирующая компания может всё потерять. От первой камеры для масс до изобретения самой цифровой камеры, Kodak помогала формировать будущее. Но оказавшись в тисках дилеммы инноватора, где прошлый успех порождает осторожность, а осторожность подавляет импульс, Kodak колебалась, пока другие адаптировались, и цифровая революция оставила её позади. Это история о том, как компания, когда-то определившая мир фотографии, стала её самой известной жертвой.

В мире алгоритмической торговли доминируют крупные фонды с их колоссальными ресурсами. Но что, если мы, частные инвесторы и разработчики, можем создать собственный мощный и доступный инструмент? Что, если больше не придётся зависеть от проприетарных платформ или писать с нуля сложную инфраструктуру для тестирования каждой новой идеи?

Сегодня у нас есть Python и такие мощные библиотеки, как Backtrader. Однако голый фреймворк — это лишь половина дела. Чтобы он стал по‑настоящему народным инструментом, ему нужна удобная обвязка: готовая структура проекта, автоматический импорт стратегий, наглядные отчёты, тепловые карты для оптимизации и бесшовное подключение к API брокеров — не только российских, но надо начать с Мосбиржи.

Мы стремимся сделать инструмент таким же удобным, как TradingView. Простота в использовании и доступность всех функций для пользователей без глубокой технической экспертизы — мне кажется вот идеал. Чтобы каждый, кто заинтересован в алгоритмической торговле, мог без усилий внедрить свою стратегию, протестировать её и получить результаты, не проводя часы и дни за настройкой системы.

Эта статья — не просто описание проекта, а призыв к действию. Я предлагаю объединить усилия и создать открытый стандарт для алготрейдинга на базе open source Backtrader, заточенный под реалии российского рынка.

Главная задача — построить открытый шаблон, который позволит частному инвестору, даже с небольшими навыками в программировании, сосредоточиться на главном — на разработке и тестировании стратегий, а не на борьбе с инфраструктурой. Мы создаём систему для марафона, а не для спринта: для классических стратегий с горизонтом в часы и дни, которая будет работать автономно и не требовать ежедневного внимания.

В статье рассматриваются проблемы, возникающие при оценке эффектов A/B-тестов и Causal Inference в ритейле, когда необходимо анализировать изменения выручки по различным категориям товаров и общей (тотал-) категории. Мы подробно рассмотрим, почему простое суммирование оценок эффектов по категориям не всегда дает корректную оценку для тотал-категории, и предложим эффективный способ решения этой проблемы.

НЭП советская власть начала сворачивать еще 1928 году, когда был принят I пятилетний план экономического развития и началась «пятилетка индустриализации», но фактически НЭП скончался в 1931 году, когда частная торговля была полностью запрещена. Соответственно изменилось и изобретательское право, правда, не столь радикально. ЦИК и Совнарком 9 апреля 1931 года утвердил «Положение об изобретениях и технических усовершенствованиях», согласно которому «автор нового изобретения может требовать: а) чтобы было признано только его авторство, или б) чтобы ему было также предоставлено исключительное право на изобретение». В первом случае на изобретение выдается авторское свидетельство, во втором случае — патент. 

Если изобретатель выбирал авторское свидетельство, то право использования его изобретения принадлежало государству, как в ленинском декрете 1919 года. Но на этот раз были подробно прописаны его права и льготы. Получивший авторское свидетельство изобретатель признавался трудящимся, даже если он нигде на работал. Если его изобретение признавалось полезным для народного хозяйства, изобретатель (и его наследники) имели право на вознаграждение, размер которого устанавливается по соглашению, а вознаграждение приравнивалось к зарплате.

Чуть более 10 лет назад, когда я служил не очень большим, но и не очень маленьким начальником в федеральном министерстве, мне предложили пройти российско-китайскую программу в Китайской академии руководящих кадров Пудун (CELAP) в Шанхае. Ядумал, что это будет очередная командировка с ритуальными поклонами.
Оказалось — нет. Совсем нет.

Если говорить ИТ метафорами, нам дали доступ в бэкенд системы управления Китаем. Представьте себе, что вы — инженер, и вас внезапно пригласили заглянуть внутрь исходного кода ОС, на которой держится страна с населением 1,4 миллиарда.
Таково ощущение от первых дней в Пудуне.

CELAP — не просто академия. Это один из самых закрытых и влиятельных центров подготовки элиты КНР, прямо в подчинении Центрального комитета КПК.
Сюда не попасть по конкурсу или связям — попасть можно только по решению системы. Здесь не просто учат не менеджеров.

Здесь программируют будущих архитекторов государственной политики — тех, кто будет решать, где расти чипам, как развивать ИИ, куда направить триллионы инвестиций. И да, я был там не как турист. Я был — как слушатель. И этот опыт переписал моё понимание того, как можно управлять сложностью в масштабах страны.

Статья для разработчиков, которые устали от сложностей Git и хотят навести порядок в своих проектах. Я расскажу про Jujutsu (jj) — современную альтернативу, которая меняет подход к контролю версий. Без веток, без stash, без мучительных rebase -i — только чистая история и удобный workflow, который позволит вам фокусироваться на написании кода, а не на борьбе с системой. Готовые примеры и наглядная демонстрация возможностей внутри.

Алгоритмическая торговля на Московской бирже с помощью терминала QUIK остаётся популярным способом автоматизировать стратегии. В этой статье мы напишем грид-бота, который выставляет ордера сеткой вокруг текущей цены и зарабатывает на колебаниях.

Ускорение навигации по хранилищу с помощью плагина Homepage для Obsidian. Домашняя страница появляется при открытии программы, закрытии всех вкладок и клике на боковкую кнопку.

Расскажу как настроить плагин и сделать быструю домашнюю страничку, расскажу как найти продвинутые гайды для создания сверх-эстетичной домашней страничке.

Документация играет важную роль в эффективной работе, особенно в условиях крупных и сложных инфраструктур. Она не только облегчает понимание существующих решений, но и ускоряет процесс интеграции новых технологий. Поэтому, например, важно иметь базу знаний по облачным технологиям.

Мы уже рассказывали об инструментах для сборки и работы с README. Сегодня перейдем к конкретным примерам для вдохновения: элементам, которые могут быть полезны в README: от блоков с пояснением лицензий до различных схем и диаграмм.

Всем привет! Меня зовут Люба, и я инженер по тестированию в команде Ozon Partners Platform. Наша команда занимается поддержкой и развитием системы, предназначенной для развития сети пунктов выдачи Ozon. Одним из компонентов этой системы является Открытая карта.

Хочу рассказать, как мы научили автотесты находить на ней точки, подходящие для открытия нового ПВЗ.

Пространственное агрегирование помогает контролировать степень детализации данных в зависимости от пространственных характеристик отдельных записей. Эта операция может быть полезна, если вы хотите сравнить разные регионы по конкретному параметру, (например, плотность населения или динамика продаж), оценить значение признака на единицу площади (скажем, среднюю выручку магазинов на квадратный километр) или преобразовать набор точек в растровые пространственные данные.

Важно учитывать, что агрегирование упрощает анализ, но «схлопывает» внутреннюю вариативность данных, типа как усреднённая температура по больнице может скрывать локальные перегретые серверные. Существует, по крайней мере, три метода пространственного агрегирования...

В недавней статье про Закон больших чисел мы оценивали вероятность больших отклонений с помощью неравенства Чебышёва. Для тысячи бросков монетки оно даёт границу 2,5% для отклонения в 100 и более орлов. Мне стало интересно, насколько это близко к правде.

Я написал симуляцию и проверил — сначала на сотне прогонов, потом на тысяче, потом на ста тысячах. Ни одного такого исхода. Реальная вероятность оказалась меньше 5 ⋅  10⁹ — катастрофически меньше, чем 2,5% из оценки Чебышёва. Именно это стало поводом для написания статьи.

Мы хотим понять, как связано число испытаний, отклонение и вероятность. Если зафиксировать отклонение, какова вероятность его превышения? Если зафиксировать вероятность, каким должно быть допустимое отклонение? И, наконец, если заданы и вероятность, и отклонение, то сколько испытаний нужно провести, чтобы с заданной вероятностью уложиться в эти рамки?

В этой статье мы начнём с эксперимента и дойдём до строгой экспоненциальной оценки, которая работает для любого числа испытаний. По дороге докажем оценку Чернова и выведем частный случай неравенства Хёффдинга и разберём, как они устроены.

Такие оценки широко используются в прикладной математике. Нам важно заранее знать, сколько испытаний провести, чтобы с частота с заданной точностью приблизилась к истинной вероятности события.

Например, для расчёта необходимого числа наблюдений, достаточных чтобы с заданной вероятностью обнаружить статистически значимое отклонение. Зная допустимую вероятность ошибки и величину эффекта, можно заранее понять, сколько данных нужно собрать, чтобы выводы были обоснованными.

Разница между прогнозами, которые дают неравенство Чебышёва и экспоненциальные оценки, может быть колоссальной!

Всем привет. Сегодня хочу затронуть тему матана, чтобы показать как его можно применять на реальных задачах. Думаю каждый, кто учил матан часто задавался вопросами: «Где это вообще пригодится?», «Зачем это нужно?», «Как это может помочь?» и т. д. Так вот, чтобы эти вопросы отпали раз и навсегда предлагаю свой топ-5 алгоритмов из курса матана с конкретными примерами их применения в работе.

Все сервисы доставки рано или поздно сталкиваются с аббревиатурой VRP. За ней скрывается сложная и важная задача оптимизации доставки. От того, насколько эффективно вы её решите, зависит и удовлетворённость клиентов, и реальные показатели бизнеса: скорость доставки, расходы на логистику.

В этой статье я расскажу о типах VRP-задач, их отличиях, и о готовых решениях, которые вы можете затестить в ваших кейсах уже сейчас. Поделюсь подходами и инструментам, которые открыл в ходе исследования темы, опытом их использования и причинами, по которым я сразу отказался от некоторых из них.

Быстрый и простой алгоритм требующий модификации

Образовательные программы компьютерных наук и информатики обязательно включают курс алгоритмов, это элегантные решения сложных проблем. Например, одна из самых интересных проблем комбинаторной оптимизации — задача коммивояжёра (TSP, travelling salesman problem). Суть в поиске самого выгодного маршрута, проходящего через указанные точки ровно по одному разу. Сложность задачи при точном решении брутфорсом составляет O(n!). И для неё тоже придумано несколько элегантных алгоритмов. Хотя поиск самого эффективного продолжается до сих пор.

В реальности уже нет коммивояжёров, путешествующих по городам, профессия ушла в прошлое. Но есть курьеры, таксисты, логисты, грузоперевозчики и просто туристы, которые хотят посетить максимальное количество достопримечательностей. То есть задача по-прежнему актуальна. Как же максимально эффективно настоящие бизнесы решают TSP в реальной жизни?

В этой статье я покажу, как протестировать стратегию по реальным историческим данным, сохранить сигналы, симулировать сделки, рассчитать метрики — и понять, стоит ли стратегия того, чтобы торговать ей на бирже.

Все примеры — на Python. В предыдущей статье я показывал написание бота и бектест кода, который просто выдаёт сухие сделки и реализованную прибыль в %. Однако существует много разных параметров и переменных стратегии, без которых ее использование обычно убыточно.

Плановая экономика начинала довольно бодро, однако итог её всем известен. В какой-то момент становилось ясно, что она начала терять весь свой динамизм и управляемость. Когда это осознали и сами власти, плановая экономика закончилась.

Плановая система была не лишена многих проблем, над решением которых на протяжении многих десятилетий бились её сторонники, но не преуспели. Так что же пошло не так?

Ответы на эти вопросы — в статье.

К сопроводительному письму часто относятся как к пережитку времени, считая необязательным. А если письма и пишут, то, по моей практике, в 80% это безумно скучный и шаблонный текст. В этом, на мой взгляд, есть проблема, которую мне хотелось бы исправить. Поскольку хорошее сопроводительное письмо – лучший инструмент, чтобы выделиться. 

Давайте разберемся, почему так происходит. Когда письмо действительно работает, а когда наоборот отталкивает?