Ив Хилпиш Международная конференция Intent 18 ноября 2021 г

YOUTUBE · 01.12.2025 03:58

Ключевые темы и таймкоды

Введение

0:02

В видео обсуждается предсказуемость финансовых рынков и перспективы машинного обучения.
Автор говорит о том, что если бы финансовые рынки можно было предсказывать с точностью выше 50%, то все были бы богаты.

Определение предсказуемости

4:24

Автор дает определение предсказуемости, основанное на истории цен и направлении движения.
Он обсуждает марковские процессы и их связь с эффективными рынками.

Машинное обучение и распознавание образов

9:32

Автор говорит о возможности использования машинного обучения для прогнозирования будущих изменений направления движения.
Обсуждаются тридцать два возможных паттерна, основанных на случайных числах.

Оценка вероятности

11:04

Автор обсуждает способы оценки вероятности того, что единица равна единице или нулю для любой исторической модели.

Введение

11:16

В видео обсуждается проблема классификации бинарных опционов и машинного обучения.
Точность является мерой предсказуемости и может быть определена как количество правильных предсказаний по сравнению с общим количеством предсказаний.

Священный Грааль

15:10

Предсказание финансовых цен или направления изменений на финансовых рынках считается святым граалем в мире машинного обучения.
Если алгоритм может стабильно хорошо предсказывать финансовые цены, это может привести к огромному богатству.

Пример анализа

16:18

В видео приводится пример анализа имитационного моделирования с использованием набора данных реального мира.
В этом контексте, оптимальная стратегия - идти долго и ничего не делать.

Результаты анализа

18:27

В результате анализа, стратегия наугад оказалась лучше, чем просто открывать длинные или короткие позиции.
Если бы у нас был искусственный финансовый интеллект, который всегда получал бы правильные прогнозы, это означало бы девяносто процентов с плюсом.

Заключение

20:44

В видео подчеркивается, что достижение таких результатов работы стартапа является фантастическим и люди хотели бы добиться таких результатов.
Люди придумали различные методы прогнозирования рынков, но главное - предсказать с высокой точностью и вероятностью будущее направление движения рынка.

Опережающие индикаторы

30:00

Опережающие индикаторы могут быть использованы для прогнозирования движения рынка, но они не всегда работают.
Викс не является опережающим индикатором, так как его корреляция с движением рынка меняется с течением времени.

Введение

31:55

Видео начинается с обсуждения истории финансов и того, как она менялась со временем.
Упоминается, что в прошлом люди формировали свое мнение на основе газетных статей и рассказов других людей.

Современный период финансов

33:36

Современный период характеризуется множеством достижений и прорывов в области финансов, включая использование компьютеров и искусственного интеллекта.
Обсуждается переход от теоретической стороны финансов к вычислительной и использование передовых моделей и алгоритмов искусственного интеллекта.

Эффективные рынки и торговля

36:38

Обсуждается понятие эффективных рынков и то, как оно влияет на возможность получения экономической прибыли.
Упоминается, что для получения экономической прибыли необходимо использовать торговые стратегии или инвестиционные стратегии.

Торговля и комиссионные

40:02

Упоминается, что комиссионные могут быть важным фактором в моделировании и торговле.
Обсуждаются преимущества и недостатки различных платформ для торговли и их влияние на комиссионные.

Тестирование эффективных рынков

42:06

Обсуждается тестирование эффективных рынков и то, что если они верны, то следует обратиться к пассивному инвестированию и индексным фондам.

Обсуждение эффективности рынков

43:26

Видео обсуждает, как пассивное инвестирование может влиять на эффективность рынков, приводя к тому, что рынки становятся более эффективными.
Это может быть самоисполняющимся пророчеством, так как чем больше людей инвестируют пассивно, тем более эффективными становятся рынки.

Математика и финансы

45:38

Видео обсуждает, как математика в естественных науках может быть полезной для финансов, но также может быть неэффективной.
В финансах, как и в физике, математика может быть элегантной, но не всегда полезной.

Необоснованная эффективность данных

50:18

Видео обсуждает, как использование необоснованной эффективности данных может помочь в финансах, особенно в обработке больших объемов данных.
Использование искусственного интеллекта и данных может помочь в создании более эффективных финансовых моделей.

Искусственный интеллект и финансы первого уровня

52:10

Видео обсуждает, как искусственный интеллект и большие финансовые данные могут быть использованы для создания более эффективных финансовых моделей.
Это подход, который автор называет "искусственным интеллектом первого уровня" в финансах.

Эстетическая проблема и динамические структуры

1:01:53

Обсуждается проблема инвариантности времени и паттерна при использовании машинного обучения.
Предлагается подход, основанный на использовании динамических структур машинного обучения, который позволяет учитывать изменения во времени.

Заключение

1:03:11

В заключение подчеркивается важность использования искусственного интеллекта и обработки данных для решения задачи прогнозирования на финансовых рынках.
Обсуждаются преимущества использования динамических структур машинного обучения и их применение для прогнозирования на ежедневной основе.

Введение

1:04:53

В видео обсуждается использование различных технических индикаторов для анализа финансовых данных.
Автор предлагает использовать скользящие средние, абсолютные цены и другие индикаторы для анализа данных.

Использование бесплатных функций

1:05:48

Автор упоминает библиотеку TIS Fresh, которая предоставляет бесплатные функции для анализа данных.
Также можно использовать другие библиотеки для анализа данных, такие как Select Key Best от Sket.

Завершение сессии

1:07:19

Автор предлагает участникам сессии обсудить вопросы и поделиться ссылками на материалы.
В конце видео автор упоминает о возможности общения в чате с другими участниками.