![[personal profile]](https://www.dreamwidth.org/img/silk/identity/user.png){kind=small}
Techniques d'optimisation de portefeuille avancées avec MATLAB
Сходил к MathWorks, послушал пару часов, как правильно оптимизировать инвестиционные портфели. В качестве примера, как можно при этом использовать MatLab, рассказали о существовании разнообразных twitter’ов, транслирующих новости о тех или иных компаниях. И о существовании контор, собирающих и перепродающих такие твиты. А также о людях, пытающихся на основе этих твитов что-то вывести об описанных компаниях (звучит глупо, но в принципе вполне соответствует идее разумного рынка, оперирующего суммой подсознательных знаний всех его игроков).
Но самое смешное в реализации, конечно же. Лектор прочищает горло и с гордостью представляет нам лично им обученную систему, нейронную сеть, едва не искусственный интеллект. Программа, способная анализировать каждый твит, связанный с котируемой на бирже компанией, и выставлять твиту оценку: положительная (твит говорит о чём-то хорошем для компании => ждём повышения её акций), отрицательная (симметрично) или нейтральная (понять невозможно). Долго, говорит, писал. Запустил самообучение на суперкомпьютере, 8 часов. Да, говорит, система далека от совершенства, её ещё можно дорабатывать. Но уже сейчас! она способна!! с уверенностью правильно определить характер 33% анализируемых сообщений!!111
Не удержался, переспросил. Простите, говорю. Программа определяет, к какому из трёх классов принадлежит конкретное сообщение, и с вероятностью в 1/3 делает это правильно?
На следующей неделе иду на 3-дневный курс тех же людей на ту же тему. Срочно ищу себе кляп в рот.
Но самое смешное в реализации, конечно же. Лектор прочищает горло и с гордостью представляет нам лично им обученную систему, нейронную сеть, едва не искусственный интеллект. Программа, способная анализировать каждый твит, связанный с котируемой на бирже компанией, и выставлять твиту оценку: положительная (твит говорит о чём-то хорошем для компании => ждём повышения её акций), отрицательная (симметрично) или нейтральная (понять невозможно). Долго, говорит, писал. Запустил самообучение на суперкомпьютере, 8 часов. Да, говорит, система далека от совершенства, её ещё можно дорабатывать. Но уже сейчас! она способна!! с уверенностью правильно определить характер 33% анализируемых сообщений!!111
Не удержался, переспросил. Простите, говорю. Программа определяет, к какому из трёх классов принадлежит конкретное сообщение, и с вероятностью в 1/3 делает это правильно?
На следующей неделе иду на 3-дневный курс тех же людей на ту же тему. Срочно ищу себе кляп в рот.
no subject