<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"
	xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"
	xmlns:wfw="http://wellformedweb.org/CommentAPI/"
	xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"
	xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"
	xmlns:sy="http://purl.org/rss/1.0/modules/syndication/"
	xmlns:slash="http://purl.org/rss/1.0/modules/slash/"
	>

<channel>
	<title>анализ рынков &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<atom:link href="https://mlgu.ru/tag/analiz-rynkov/feed/" rel="self" type="application/rss+xml" />
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<description></description>
	<lastBuildDate>Fri, 06 Mar 2026 13:37:49 +0000</lastBuildDate>
	<language>ru-RU</language>
	<sy:updatePeriod>
	hourly	</sy:updatePeriod>
	<sy:updateFrequency>
	1	</sy:updateFrequency>
	<generator>https://wordpress.org/?v=6.9.4</generator>

<image>
	<url>https://mlgu.ru/wp-content/uploads/2025/06/mlguru-icon-150x150.png</url>
	<title>анализ рынков &#8212; &gt; Machine Learning Guru|</title>
	<link>https://mlgu.ru</link>
	<width>32</width>
	<height>32</height>
</image> 
	<item>
		<title>25 преимуществ частного трейдера перед хедж-фондами</title>
		<link>https://mlgu.ru/6911/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 06 Mar 2026 12:55:41 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[алгоритмические стратегии]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[маржинальная торговля]]></category>
		<category><![CDATA[торговые стратегии]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6911</guid>

					<description><![CDATA[Существует устойчивый миф: чтобы зарабатывать на рынках, нужна армия аналитиков, Bloomberg-терминал за $24 000 в год и офис в небоскребе на Манхэттене. Хедж-фонды десятилетиями культивировали этот образ — и небезосновательно. Институциональный капитал обладает реальными преимуществами: доступом к IPO, инфраструктурой, связями с центральными банками. Но у медали есть обратная сторона. Размер — это не только сила, [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Гипотеза эффективного рынка: слабая, полусильная, сильная формы</title>
		<link>https://mlgu.ru/6194/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Wed, 12 Nov 2025 21:56:46 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[арбитражная торговля]]></category>
		<category><![CDATA[хеджирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=6194</guid>

					<description><![CDATA[Гипотеза эффективного рынка (Efficient Market Hypothesis, EMH) утверждает, что цены активов полностью отражают всю доступную информацию. Из этого следует прямой вывод: систематическое получение избыточной (альфа) доходности невозможно, поскольку любая новая информация мгновенно включается в цену. Гипотеза формализована Юджином Фамой в 1970 году и остается центральной концепцией современной финансовой теории. EMH разделяется на три формы в [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Фрактальный анализ финансовых рынков: показатель Херста, R/S анализ, фрактальная размерность временных рядов</title>
		<link>https://mlgu.ru/5493/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 21 Oct 2025 21:45:32 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[математическое моделирование]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=5493</guid>

					<description><![CDATA[Финансовые рынки обладают сложной многомасштабной структурой, которую порой невозможно описать с помощью стандартных методов. Фрактальный анализ предлагает альтернативный подход, основанный на самоподобии и долговременной памяти временных рядов. Ключевое отличие фрактального подхода от стандартных методов: вместо анализа моментов распределения изучается структура автокорреляций на разных временных масштабах. Это позволяет выявить персистентность (тренды) или антиперсистентность (реверсии) в ценовых [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>ИИ Инвестирование (AI Investing): Что это? Преимущества и недостатки подхода</title>
		<link>https://mlgu.ru/4878/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Mon, 29 Sep 2025 15:34:46 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[nlp]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[биржевые инструменты]]></category>
		<category><![CDATA[нейросети]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=4878</guid>

					<description><![CDATA[ИИ-инвестирование (AI Investing) — одна из самых обсуждаемых тем в современном финансовом мире. Алгоритмы на основе искусственного интеллекта обещают прогнозировать рынки, выявлять скрытые закономерности и принимать решения быстрее человека. Но за громкими заявлениями стоит множество вопросов: действительно ли ИИ приносит реальную пользу инвестору, и какие риски с этим связаны? В этой статье мы разберем, что [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Применение Python для среднесрочной торговли на Forex: разработка скринера трендов</title>
		<link>https://mlgu.ru/4785/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 27 Sep 2025 19:59:48 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[алгоритмические стратегии]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[торговые стратегии]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=4785</guid>

					<description><![CDATA[В условиях ограниченного капитала трейдеру важно выявлять наиболее перспективные торговые возможности среди множества доступных валютных пар. Между тем, одновременный анализ множества контрактов на рынке Forex требует значительных временных затрат и может быть технически сложным для индивидуальных трейдеров. На ручной анализ и поиск трендов даже первых трех десятков популярных валютных пар могут уходить часы. Дополнительные сложности [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Как анализировать финансовые коэффициенты для выбора перспективных активов?</title>
		<link>https://mlgu.ru/4674/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 26 Sep 2025 15:35:13 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[методы оценки]]></category>
		<category><![CDATA[торговые стратегии]]></category>
		<category><![CDATA[финансовый анализ]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=4674</guid>

					<description><![CDATA[Даже у опытных инвесторов нередко возникает проблема: портфель вроде бы собран, стратегии протестированы, однако результаты остаются скромными. И зачастую причина кроется в том, что выбор активов строится на вере в то, что &#171;взлетит&#187;, одном-двух сильных показателях в отчетности, но не на системной оценке бизнеса. Чтобы этого не произошло, я рекомендую проводить анализ финансовых коэффициентов системно [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Сколько зарабатывают кванты в США</title>
		<link>https://mlgu.ru/3923/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Sat, 30 Aug 2025 02:45:31 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[quantitative analysis]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[квантитативный анализ]]></category>
		<category><![CDATA[машинное обучение]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=3923</guid>

					<description><![CDATA[Сфера количественных финансов продолжает активно развиваться благодаря новым технологиям и инновациям, в частности Machine Learning и AI. Спрос на квалифицированных специалистов в области квантовой аналитики и биржевой торговли остается высоким во всем мире, за лучшими спецами идет настоящая охота, хотя разумеется самые высокие зарплаты предлагают в США. Ниже представлен обзор шестерки карьерных направлений с данными [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Stock Sell-Off или массовые сбросы акций: причины, кейсы, стратегии трейдинга</title>
		<link>https://mlgu.ru/3681/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Tue, 22 Jul 2025 10:39:36 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[quantitative analysis]]></category>
		<category><![CDATA[алгоритмические стратегии]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[волатильность]]></category>
		<category><![CDATA[маржинальная торговля]]></category>
		<category><![CDATA[поиск закономерностей]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=3681</guid>

					<description><![CDATA[Анализируя биржевые данные уже более 10 лет я пришел к выводу, что в периоды массовых распродаж акций рынок ведет себя не хаотично, а вполне предсказуемо. В отличие от популярных взглядов финансовых аналитиков, которые любят рассуждать о &#171;панике на рынках&#187; и &#171;эмоциональных продажах&#187;, реальная механика sell-off&#8217;ов гораздо интереснее и, что важнее, более предсказуема для тех, кто [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Ad hoc задачи в финансовой аналитике</title>
		<link>https://mlgu.ru/3496/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 18 Jul 2025 22:05:13 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Классический ML]]></category>
		<category><![CDATA[isolation forest]]></category>
		<category><![CDATA[pymc]]></category>
		<category><![CDATA[sklearn]]></category>
		<category><![CDATA[statsmodels]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[поиск закономерностей]]></category>
		<category><![CDATA[финансовый анализ]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=3496</guid>

					<description><![CDATA[Ad hoc задачи — это нестандартные, часто разовые аналитические исследования, выполняемые для решения конкретной проблемы или ответа на специфический вопрос. В отличие от регулярных отчетов и стандартизированных аналитических процедур, они требуют индивидуального подхода, творческого мышления и глубокого понимания предметной области. Ad hoc можно перевести с латинского как &#171;для этого&#187;, &#171;для данного случая&#187;. То есть это [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
		<item>
		<title>Виды доходностей: логдоходность, геометрическая, нормализованная, стохастическая</title>
		<link>https://mlgu.ru/3462/</link>
		
		<dc:creator><![CDATA[dkrylov]]></dc:creator>
		<pubDate>Fri, 18 Jul 2025 13:34:50 +0000</pubDate>
				<category><![CDATA[Анализ данных]]></category>
		<category><![CDATA[анализ рынков]]></category>
		<category><![CDATA[расчет доходности]]></category>
		<guid isPermaLink="false">https://mlgu.ru/?p=3462</guid>

					<description><![CDATA[В мире количественных финансов и анализа данных понимание различных типов доходности является фундаментальным навыком для любого, кто стремится создавать эффективные торговые стратегии или оценивать инвестиционные возможности. В этой статье я подробно рассмотрю четыре ключевых типа доходности: логарифмическую, геометрическую, нормализованную и стохастическую. Моя цель — не просто перечислить определения, а представить глубокий анализ, который поможет вам [&#8230;]]]></description>
		
		
		
			</item>
	</channel>
</rss>
