-
Топ-10 API для биржевой торговли
Современная алгоритмическая торговля требует надежного доступа к рыночным данным и возможности автоматического исполнения ордеров. API биржевых брокеров и поставщиков данных решают обе задачи, предоставляя программный интерфейс для получения котировок, исторических данных и управления позициями. Выбор правильного API влияет на скорость исполнения…
-
Виды статистических распределений в финансах: их интерпретация и применение
Статистические распределения формируют математический фундамент финансового анализа. Выбор адекватной модели распределения влияет на точность оценки рисков, корректность ценообразования активов и надежность прогнозных моделей. Понимание свойств различных распределений позволяет избежать систематических ошибок при принятии инвестиционных решений. Нормальное распределение: базовая модель и ее…
-
Важность признаков полученных из ML-моделей (Feature Importance)
Важность признаков (Feature Importance) — инструмент для понимания того, какие переменные вносят наибольший вклад в предсказания модели. Методы оценки важности признаков решают несколько практических задач: отбор релевантных предикторов, детекцию утечек данных, снижение размерности для ускорения инференса. Выбор метода зависит от типа…
-
Экстремальная теория значений (EVT): моделирование хвостовых рисков, оценка VaR и Expected Shortfall
Большинство финансовых моделей с той или иной степенью точности надежно описывают регулярную динамику данных. Однако в моменты кризиса они часто дают сбой, недооценивая риск редких и разрушительных событий. Именно здесь на помощь приходит экстремальная теория значений (Extreme Value Theory, EVT) —…
-
Return on Investment (ROI) и Return on Invested Capital (ROIC)
Метрики доходности образуют фундамент количественного анализа инвестиций. ROI и ROIC решают разные задачи: первая оценивает эффективность конкретной инвестиции, вторая — операционную эффективность бизнеса. Понимание различий между этими показателями определяет корректность их применения в стратегиях отбора активов. Показатель ROI (Return on Investment)…
-
Ускорение численных вычислений в Python: Numba, JIT на примерах из Data Science
Python остается доминирующим языком в Data Science, однако его интерпретируемая природа создает узкие места при работе с большими объемами данных. Цикл длительных симуляций, обработки миллиона строк может занимать минуты там, где компилируемые языки справляются за секунды. Numba решает эту проблему через…
-
Чем отличается финансовый ML от других видов машинного обучения
Машинное обучение в финансах работает с данными, которые принципиально отличаются от изображений, текстов или табличных данных из других отраслей. Финансовые временные ряды нестационарны, зашумлены и подвержены частым структурным изменениям. Эти особенности требуют специфических подходов к моделированию, валидации и оценке качества. Сегодня…
-
Показатели ликвидности акций и методы их расчета
Ликвидность определяет возможность быстро купить или продать актив без существенного влияния на его цену. Для алгоритмической торговли это критический параметр: низкая ликвидность увеличивает издержки исполнения, ограничивает размер позиций и повышает риски проскальзываний. Количественная оценка ликвидности позволяет фильтровать торгуемую вселенную, оптимизировать исполнение…
-
Копулы в финансовом моделировании: зависимости между случайными величинами
Копулы — это мощный инструмент в финансовом моделировании, позволяющий описывать сложные зависимости между активами, которые выходят далеко за рамки линейной корреляции. Использование корреляций (в частности Пирсона), несомненно, остаются базой в портфельных моделях, но это адекватно лишь при эллиптических распределениях и линейных…
-
Основы MLOps: как развернуть ML-модель в production
В последние годы MLOps стал неотъемлемой частью жизненного цикла машинного обучения. Если раньше работа дата-сайентиста заканчивалась на этапе обучения модели, то сегодня ключевая задача — обеспечить стабильное и масштабируемое развертывание модели в production. MLOps объединяет подходы DevOps и машинного обучения, помогая…
Добро пожаловать на сайт Machine Learning Guru! Здесь вы найдете увлекательные статьи и полезные советы о data science, машинном обучении, нейронных сетях, финансовой и биржевой аналитике, веб-аналитике, прогнозировании данных, временных рядах и современных алгоритмах исскуственного интеллекта.
На сайте mlgu.ru представлены: гайды по исследованиям данных, примеры кода на Python, SQL и других языках программирования, примеры анализа данных и построения ML-моделей в различных сферах и проектах. Здесь вы также найдете обзоры новейших инструментов и библиотек data science и machine learning, а также сможете ознакомиться с лучшими практиками по оптимизации бизнес-процессов с помощью этих инструментов.