+1
Отвечен

Data science / machine learning

Зыков Валентин 6 месяцев назад • обновлен Редакция DTI Algorithmic 6 месяцев назад 1

Используете ли Вы для построения прогнозов опыт data science сообщества?

Если да, то как, если нет, то почему? Как Вы относитесь к частотному и сверх частотному трейдингу?

Отвечен

Спасибо за вопрос, Валентин)

Начнем с вопросов по трейдингу. У высокочастотного трейдинга (HFT) есть определенные недостатки. Например, он плохо масштабируется, то есть у него ограниченная капиталоемкость. При таком типе торговли сложно работать одновременно большим объемом средств, потому что начинаешь сильно влиять на рынок.


Заметим, что даже при малом капитале HFT может быть очень рентабельным. Те, кто был первым в этом направлении, получили большие прибыли. Но сейчас биржи делают такую торговлю более затратной: повышают дискретность шагов, ограничивают количество действий в единицу времени, вводят дополнительные комиссии.

И главное — это требует огромных затрат в инфраструктуру. Сейчас в HFT выживают люди со сверхресурсами — если вы не конгломерат банков, то в нем нет особого смысла.



По первому же вопросу — давайте попробуем снизить уровень абстракции и прийти к одному знаменателю) Поясните, пожалуйста: что вы понимаете под “опытом data science сообщества”?

Сервис поддержки клиентов работает на платформе UserEcho