Ну если, скажем, 10% годовых для вас приемлемый результат, то, варианты, конечно, есть. Вообще, на рынках довольно много нерегулярностей, но в деньгах, это может быть не очень много. И главное понять где, и в каких случаях, другие игроки рынка будут готовы отдать вам свои деньги. К теме статьи это, правда, никак не относится.
Могу добавить, что у дирекционных алгоритмов при систематической торговле в текущих рыночных реалиях очень мало перспектив. Максимум, можно получить небольшой перевес на коротком промежутке времени.
Думаю, тут важна совокупность факторов. С одной стороны, стали очень дешевы вычислительные мощности, с другой стороны, появилось много больших хороших обучающих выборок, и вообще, данных стало кратно больше, что для нейросетей критично. И конечно, доступность для широких масс исследователей и разработчиков.
Я занимаюсь непосредственно deep learning. В этой области я работаю более 10 лет. Хотя она появилась чуть меньше, чем десятилетие назад, раньше были некие зачатки нейронных сетей, которые были похожи на систему deep learning.
Вот это прямо таки сильное заявление. Вы там совсем маркетингом долбанулись?
Да, и обрабатываем там-же, благо инструментов море на любой вкус. Объем данных ~1Тб в сутки пожатых LZO. Flume вполне стабилен и может практически все, что описано в статье. Правда не без недостатков, о чем, наверное, напишу когда-нибудь сюда статью.
Довольно противоречивые требования. Обычно, это встраиваемо-интегрированные БД оптимизированные на производительность, где даже наличие поддержки SQL запросов недопустимый жир, а тут раз и JavaScript в качестве интерфейса ))
Вот это прямо таки сильное заявление. Вы там совсем маркетингом долбанулись?