В проекте, где я обучаю ML-модели "запоминать" и "видеть" определенные закономерности на основе исторических данных, и "предсказывать" будущее криптовалютных пар произошел крупный апдейт.
Во-первых, штат ансамбля моделей расширен до 5 штук:
- 2 классических градиентных бустинга CatBoost и LightGBM.
- 2 рекуррентные нейронные сети (RNN-семейство) LSTM (Long Short-Term Memory) и GRU (Gated Recurrent Unit).
- Свёрточная нейросеть для временных рядов TemporalCNN (TCN).
- Все модели стали ближе друг к другу по качеству.
Подробнее о применяемых технологиях и их особенностях я написал в этом посте.
Во-вторых, для наглядности, добавил бота, который проверяет сигналы и публикует об этом отчет. Стало проще воспринимать и анализировать получаемую от системы информацию.
Трейдингом, конечно же, не занимаюсь, мой интерес лежит совершенно в другой области.
Разработка, секьюрити, девопс. Заходите в телегу.
Telegram научится притворяться обычным сайтом — в коде клиента мессенджера исследователи обнаружили новый тип прокси. Клиент мессенджера сможет скрывать трафик MTProxy внутри обычного HTTPS/WebSocket-соединения через встроенный WebView. Upd: 22 августа 2026 года в десктопной версии Telegram 7.1.0 и фиксе 7.1.1 появилось обновление с WEB-прокси.
