Основополагающая идея этого алгоритма очень проста и может быть изложена двумя предложениями. Вещественный корень полинома всегда находится на участке монотонного изменения полинома, т.е. между корнями производной полинома. Но производная полинома — это тоже полином, однако, меньшей степени и, найдя его вещественные корни, надо искать корни исходного полинома между корнями производной методом деления пополам.

А теперь по порядку.

В наших блогах на Хабрахабре и Гиктаймс мы много пишем о фондовом рынке и используемых на биржах технологиях. Не так давно мы публиковали подборку инструментов, помогающих разобраться с базовыми экономическими понятиями и сформировать представление о биржах, а сегодня представляем вашему вниманию список полезных материалов по теме алгоритмической торговли и разработки финансового софта (как из нашего блога, так и из сторонних источников).

Большинство трейдинговых систем создано по типу «срубить денег по-быстрому». Они обращаются к временным неэффективностям рынков, для того чтобы получить ежегодную прибыль в районе 100%. За такими системами нужен постоянный контроль. Их нужно адаптировать к условиям рынка. Но срок их жизни остается относительно небольшим. И, когда это время приходит, смерть системы сопряжена, как правило, с большими финансовыми потерями. Что если оставаться в выигрыше, но сделать работу с трейдинговой системой более комфортной и безопасной?

Предлагаем вам адаптированный перевод статьи в The Financial Hacker, в которой автор реабилитирует идею Марковица и его подход оптимизации среднего отклонения (Mean-Variance Optimization).

«Старый-добрый» подход к осуществлению инвестиций гласит: покупай активы с низкими рисками и жди. Каждый инвестиционный портфель имеет некий средний гарантированный доход и определенный уровень ценовых колебаний. Обычно мы стремимся минимизировать последний и увеличить первый показатель. Оптимальное распределение капиталов, как раз, и призвано решить эту проблему. Оно подразумевает неравноценное распределение вложенных средств по количеству N активов. Самый простой способ решить задачу увеличения средней доходности при минимизации рисков предложил 60 лет назад Гарри Марковиц. Это решение принесло ему Нобелевскую премию.

Сегодня поговорим о фонтанных кодах. Их ещё называют «кодами нефиксированной скорости». Фонтанный код позволяет взять, например, какой-нибудь файл, и преобразовать его в практически неограниченное количество закодированных блоков. Имея некоторое подмножество этих блоков, можно восстановить исходный файл, при условии, что размер этого подмножества немного превышает размер файла. Другими словами, такой код позволяет создавать «фонтан» из кодируемых данных. Получатель может восстановить исходные данные, собрав достаточно «капель» из фонтана, при этом неважно – какие именно «капли» у него есть, и какие именно он пропустил.

Замечательное свойство фонтанных кодов заключается в том, что их применение позволяет отправлять данные по ненадёжным каналам связи, например – через интернет, не полагаясь на знание уровня потери пакетов, и не требуя от получателя связываться с отправителем для восстановления недостающих фрагментов данных. Легко заметить, что подобные возможности окажутся весьма кстати во множестве ситуаций. Среди них, например, отправка информации по широковещательным каналам связи, как в системах передачи видео по запросу. К той же категории задач относится работа протокола Bittorrent и других подобных, когда фрагменты файла распространяются среди большого количества пиров.

Автор: Евгений Ефимов
QA Lead, DataArt

Моряки, самолеты и корпорации

• Н.Н. Талеб и моряки.
• Абрахам Вальд и самолеты.
• Левитт и корпорации.

Существует понятие «систематическая ошибка выжившего». Оно встречается в книгах Талеба “The Black Swan. The Impact of the Highly Improbable” («Черный лебедь. Под знаком непредсказуемости» и “Fooled by Randomness: The Hidden Role of Chance in Life and in the Markets” («Одураченные случайностью. Скрытая роль Шанса на рынках и в Жизни»). Он описывает красивую картину, на ней древнегреческие моряки молятся богам во время шторма. Богам нравится, как они молятся? и поэтому моряки спасены. Шторм превращается в штиль или слабый ветер, корабль доплывает до берега, и все остаются целы. Когда спрашивают других моряков, как удалось доплыть, они тоже говорят: «Мы молимся богам и всегда доплываем». Проблема в том, что мы не можем спросить об этом моряков, которые утонули. Возможно, что они тоже молились, но не доплыли. И вообще дело было не в этом, а, т. к. в то время почти все моряки были религиозны, можно предположить, что молились все. И есть вероятность, что это не действует.
Вторая история — про математика и статистика Абрахама Вальда и про самолеты. Действие происходит во время Второй мировой войны. Британские бомбардировщики возвращаются на базу. Задача — понять, где и как укреплять самолеты, чтобы как можно больше возвращалось и как можно меньше падало. Они смотрят на самолеты, которые вернулись, и говорят, что необходимо укреплять наиболее поврежденные попаданиями части. Поскольку в них все время стреляют, мы их укрепим, и все пули улетят обратно во вражеский самолет и всех там перебьют.

Вальд заставил задуматься, что все хвосты и крылья отстрелены, но при этом самолет вернулся — значит, что попадание именно в эти части мы не должны учитывать. Он сказал, что лучше смотреть на части самолета в которые пули не попали. Потому что самолеты, которые были повреждены в других местах, не вернулись. Таким образом, нам следует укреплять не крылья, а то, что находится вокруг, например, лопасти винта или кабину пилота, потому что, если попадут туда, самолет не вернется вообще. Основная идея заключалась в том, чтобы изучать не только самолеты, которые вернулись, но и обломки тех самолетов, которые упали, чтобы попытаться понять причины падения и затем найти повреждения, из-за которых они не смогли продолжать полет. И, в соответствии с полученной информаций, укреплять именно эти части.

Стивен Левитт написал интересную книгу «Фрикономика». Он выбрал стандартные книги из серии «10 шагов к успеху» и проанализировал две книги, где рассказывалось про корпорации, использовавшие нововведения, которые привели их к успеху. Эти книги были условно написаны в 2000 году, и корпорации, используя эти наработки, побеждали остальные компании. На момент, когда Левит их анализировал оказалось, что три четверти этих корпораций закрылись. Они оказались убыточными, потому что внешняя среда поменялась, а они не изменили подход к успеху. Соответственно, все эти истории успеха не всегда и не для всех работают.

Есть такое понятие, как «систематическая ошибка выжившего», когда мы собираем статистику там, где ее проще найти. От тех, у кого все получилось, от тех, кто выжил, и учитываем только ее. А статистику о тех, у кого что-то не получилось, мы не учитываем. Все эти факторы могут сильно искажать нашу действительность и повлиять на то, как мы будем принимать решение. Иногда гораздо более интересная информация есть у тех, кто не выжил.

Кент Бек — разработчик программного обеспечения, создатель таких методологий разработки ПО как экстремальное программирование (XP) и разработка через тестирование (TDD); в данный момент работает на Facebook. Вашему вниманию предлагается перевод набросков идей о том, как можно было бы сделать свою работу эффективнее. Разделение программистов на мастеров и подмастерьев, используемое на протяжении статьи, взято Кентом Беком из книги «Программист-прагматик» Эндрю Ханта и Дэвида Томаса.

Годами наблюдая за лучшими из мастеров-программистов, я отметил некоторые общие закономерности в их рабочих процессах. В то же время, годами тренируя обученных программистов-подмастерий, я заметил, что у них подобных привычек не наблюдается. Я видел своими глазами, насколько сильную разницу может дать остальным ознакомление с паттернами, используемыми мастерами в своей работе.

Ниже представлены способы, при помощи которых эффективные программисты каждый день выжимают максимум из своих драгоценных 3e9 секунд на нашей планете.

Основной мотив набросков — раскрытие потенциала вашего мозга. Подмастерье учится решать большие задачи при помощи решения нескольких мелких задач разом. Мастер же учится решать еще большие задачи, чем подмастерье, при помощи решения меньшего количества задач разом. Важная часть мудрости здесь состоит в том, что разбивка задач должна осуществляться таким образом, чтобы интеграция независимых решений была бы меньшей проблемой, чем простое решение всех задач вместе.

От автора: я разработал и провёл десятки собеседований по программированию. Здесь я расскажу, как меня обыграть



Будем честными, большинство программистов не любят писать код на собеседовании. Некоторые даже угрожают уйти из профессии по этой причине. Но в ближайшее время ничего не изменится. Так что если вы действительно хотите получить работу, то придётся понять, как можно добиться успеха на этих собеседованиях. Я помогу вам. Мы изучим процесс, и я объясню, что именно я хочу добиться от собеседования, так что у вас сложится довольно чёткое представление, как его пройти.

Это статья о том, как организовать требования на крупном проекте с кучей подпроектов, которые постоянно изменяются; организовать требования так, чтобы читателям было счастливо и уютно их читать (насколько это возможно для технической документации), а писателям — писать.

Речь идёт об организации готовых требований (требования уже получены и сформулированы, и теперь с ними ведётся работа). И в данном контексте требование — это описание некой функциональности (в моём случае — к сайту), на языке, понятном разработчику, заказчику, простому смертному, дающее представление о том, «как это должно работать».

То, что написано ниже, — не есть истина в последней инстанции, это лишь описание проблем, с которыми команда разработки сталкивается в работе с требованиями ежедневно, и инструменты, с помощью которых можно их решить.

Последний год я живу в Штатах, и за это время у меня накопилась очень интересная система взаимоотношений со многими компаниями, но сегодня, я хотел бы рассказать вам несколько историй о службе поддержки Амазона, который, старается построить лучший сервис в мире (судя по их заявлениям).

Зачем ВАМ эта статья? Так сложилось, что я работал и работаю с огромным количеством интернет магазинов (в сфере онлайн продвижения), и 80 процентов покупок обычно совершаю в интернете. Мне мучительно больно от того, что люди вкладывают миллионы в разработку и продвижение своих магазинов и сервисов, накидывают никому не нужные фишки, но упускают из виду такой чрезвычайно важный, по-моему мнению, элемент, как адекватная служба поддержки.

XYZ–анализ — одна из форм анализа товарного ассортимента магазина, сети или отдельной товарной группы в ритейле.

XYZ–анализ определяет стабильность продаж товара за определенный период. Полезен для управления ассортиментом и поставками товаров, организации работы с поставщиками. Результаты позволяют разделить товары по категориям и выделить для них место на складе, уровень запасов и организацию доставки.

Как отдельный метод анализа в ритейле XYZ используется не так уж часто, чаще его можно встретить как совмещенный с АВС анализом.
Но, в любом случае, как метод для принятия решений по управлению ассортиментом товарной группы или магазина может принести несомненную пользу.

Начнем с рассмотрения его особенностей и возможностей применения.

Предшествующая статья про исключения в С++ оставила кучу тёмных мест,
главное, что осталось непонятным — так как же всё-таки осуществляется
передача управления при возбуждении исключения?
С SJLJ всё понятно, но, утверждается, что эта технология практически
вытеснена некоторым без-затратным (при отсутствии исключений) табличным механизмом.
А вот что это за механизм такой и как он устроен, будем разбираться под катом.

Понятие энтропии в середине XX века ввёл Клод Шеннон. Её можно интуитивно описать как «среднее количестве битов информации в одном значении случайной величины». Но её нельзя применить к индивидуальным объектам (скажем, к тексту романа или ДНК) — где нет ансамбля многих однородных объектов, нет и случайных величин.



В середине 1960-х годов разным людям (Колмогоров, Соломонов, Левин, Чейтин) стало понятно, что можно определять количество информации (сложность) индивидуального объекта как минимальную длину программы, которая этот объект порождает (при естественных ограничениях на язык программирования). Возникла алгоритмическая теория информации, которая оказалась связанной с разными областями: от философских вопросов оснований теории вероятностей (когда мы отвергаем статистические гипотезы?) до комбинаторики (неравенства, связывающие размеры множеств и их проекций) и теории вычислимости.

Лекцию, которую мы выбрали для вас сегодня, читал на факультете компьютерных наук Вышки известный математик Александр Шень. Когда-то он под руководством Владимира Успенского, ученика Колмогорова, защитил диссертацию «Алгоритмические варианты понятия энтропии».