Видео

Прошу прощения! На моем канале нет монетизации и максимальная продолжительность видео 15 минут. Я это упустил из виду и тупо отрезал видео.

Вы абсолютно правы. Она ( в некотором смысле) дает нам лишь представление о линии, которая делит примерно напополам наш датасет. Половина суммы отклонений от этой линии будет лежать выше, а половина ниже.

Большое спасибо! Дело в том, что этот код рассматривает только одношаговые игры. Здесь нет цикла, который бы учитывал изменение численности сторон на последующих шагах. Но из самого текста вполне могло сложиться впечатление, что я перехожу не к рассмотрению альтернативных вариантов распределения численности сторон и их огневой мощи сторон, а к переходу на следующий шаг. Но это не так. При многошаговых играх рассматриваются как раз убывающие с разными скоростями прогрессии, но это уже другие алгоритмы.

Спасибо!

7:20 тоже верно подметили про депозиты населения ☝🏻🥸 Образуется "навес" денежной массы, который давит на рынок и впоследствии (при снижении %) вызывает повышенный спрос на потребительском рынке и валютном. Для этого в кап. экономике придумали пылесосы: фондовый рынок, валютный и криптовалют, бетонное казино. Но самый лучший вариант 😜 это КРИЗИС или ВОЙНА

Акции упали именно от того, что у ГАЗПРОМА на западе отжали существенные активы, что привело к убыткам. Тем более активы отжали, а долг то остался прежним.

Правильно , Михаил. Не обязан. Никто на эти дивы особенно и не надеялся. Но руководство Газпрома само спровоцировало манипуляции с акциями, заявив в декабре, что дивы будут. При желании любую реакцию можно оценить как обиду или зависть. Но когда Вы посылаете телефонного мошенника на хер, Ваша реакция на его действия далека от обиды, правда?

@@Pythoncode-daily наоборот радоваться надо, что волатильность есть

Да как-то не могу привыкнуть радоваться от того, что нас кидают.

Я тоже не особо понял, зачем превращать лучшую компанию в стране в объект самых тупорылых манипуляций?

@@Pythoncode-daily х поймешь что сейчас конкретно происходит. Думаю что вп к чему то готовится.. Компании на бабки поставили поэтому они не хотят дивы платитт

Самое главное, что кто-то на этом хомячит. И щеки у него такие, что никто по ним хлестать не отважится.

Большое спасибо! Возможно окончательно не откажусь от этого направления, но буду бубнить о том, что это исключительно теоретические поиски! )

Спасибо! Очень классный совет! Думаю, что еще спорт. Там есть старая интересная тема - соотношение навыка и случайности ( удачи).

Здравствуйте, Александр! Спасибо Вам за такой интерес, но начиная этот канал я не предполагал выхода за границы анонимности! Извините!

@@Pythoncode-daily принято))

Спасибо!

Взаимно! )

Нет. Я не Зеленский. Я знаю, что такое OSINT, но отношусь к нему без предыхания - этот инструмент используется для манипулирования цифрами так же , как и все остальные. И я знаю насколько отрицание здравого смысла и фактов свойственного украинской стороне. Вы сами постоянно выдумываете фейки и удобные для вас цифры потерь, поэтому Вам приходится с пеной у рта опровергать данные Мин Обороны РФ. Но если Вы посмотрите на динамику этих показателей по Сводкам Мин Обороны, то обнаружите, что она в значительной степени предопределяет нынешнее положение дел на фронтах. А значит содержит достоверную информацию. Я понимаю Ваше недовольство этим положением, но это вполне закономерный результат. И с высокой вероятностью Вам стоит быть морального готовым к полному обрушению фронтов. При нынешнем соотношении огневой мощи и численности сторон только тот OSINT, который указывает на неминуемое поражение ВСУ является объективным.

Она настолько проста и поверхностна, что не устареет. Но покупать ее смыла нет - можно скачать из открытых источников и пробежать поверхностным чтением.

@@Pythoncode-daily спасибо за ответ, да уже листаю пдф, обещают карьеру , таких книг надо штук 20 для карьеры правда...

Большое спасибо за предложение , Игорь! Но вынужден отказаться от такой уникальной возможности. Я специально выбирал формат этого канала не предполагающий знакомства. Извините, пожалуйста!

Это действительно не объяснили, но если в вкратце в первом случае у нас 1/2^100 степени и возможно, что угодают все кроме одного, все кроме двух и т.д. то тут огромное количество вариантов отсеивается. Листки в коробках образуют циклы. Например а 1->5, 5->2, 2->1. И наша вероятность = вероятности того, что нет циклов длины больше 50. Соответственно либо все правы (когда цикла длины >50 нет), либо ошибаются >50 человек (все кто в этом цикле).

Тренируете бота? Если да, то пока его не так просто понять

@@Pythoncode-daily Тут всё немного прозаичнее. Я сам по себе бот

Здорово! Вы уже достигли уровня мэра Киева Кличко!

Тот кто заставил Вас смотреть, а главное слушать просто какой-то изувер!

@@Pythoncode-daily я тоже так подумал и потому забил на ролик.

Оргомное Вам человеческое спасибо!

Никак не больше.

"we cant find this page"

Проверил еще раз. Все работает!

@@Pythoncode-daily значит мне не повезло..

Так ведь замечательно! Если там и нужно копать, то наверняка с Вашим то умом и последовательностью Вы уже накопали себе на пару сотен годовых? Поделитесь?

​@Pythoncode-daily😂😂😂😂 в точку 👍🏻👍🏻

Да , конечно! Себастьян Рашка ( и еще второй автор) Python и машинное обучение. 2020. Качал из Телеги.

Большое спасибо, Василий! Не хочется оставлять банальный и формальный ответ, но замечания Ваши очень полезные. Отчасти неверные акценты связаны с таким же неполноценным пониманием каждой строки кода с моей стороны. Я посмотрю как можно исправить ситуацию.

Поддерживаю ☝🏻🧐

Углубляться пока не получалось. Что-то делал чтобы получать положительное, нейтральное и отрицательное отношении по постам в Твиттере. Но очень простой вариант оценки последних 100 или 1000 постов. Там , насколько я помню, нужны всякие ключи API, а я пока что сыроват в этой теме.

Код брал по этой ссылке www.kaggle.com/code/paramarthasengupta/microsoft-stocks-price-prediction

И Вам спасибо! Для меня это очень увлекательное занятие!

Вы абсолютно правы! Нет и не может быть такой строгости - потому что самоучка!

Нашел! Вот ссылка github.com/ad17171717/RUclips-Tutorials/blob/main/Statistics%20with%20Python/An_Intro_to_Markov_chains_with_Python!.ipynb

И видео ruclips.net/video/WT6jI8UgROI/видео.html За совет спасибо! Попробую собрать нотбуки в один плейлист

Спасибо! Хороший путь выбрали! Не простой. Надо быть готовым к большому количеству разочарований и к тому, что придется отметать более 95% всех тестов и методик. Но очень интересный и перспективный! Всяческой Вам удачи! Особенно рекомендую обратить внимание на покупку перепроданных активов и на неэффективные рынки. Если следите за рынками, то возможно видели как сегодня фьючерс NG=F сегодня наверх ломанулся. Ловилось это движение

@@Pythoncode-daily как с вами связаться ?

Если удобно, то пишите здесь. Я отвечу. Этот канал работает в режиме открытого обмена соображениями и идеями. Я не занимаюсь обучением, консультированием и прочими привычными активностями. Мне интересно развивать именно формат peer to peer - обмен идеями равного с равными. Для меня так же важно сохранять приватность - не важно кто я , главное свободно обмениваться мнениями!

Большое спасибо, Анна! Рад, что код и видео пригодились не только мне самому! )

@@Pythoncode-dailyДа, нас уже больше 🤗

Большое спасибо, Виктория! Если мне и хотелось внести какой-то вклад в информационное пространство , то скорее именно такой слабый, ограниченный и несовершенный. Чтобы каждый мог посмотреть и прикинуть - "Ну если у этого чела с его тараканами получается в этом разбираться, то я то уж сделаю это гораздо эффективнее, быстрее и лучше!"

Спасибо за дельные советы! Часто ловлю себя на мысли, что воды много.

@@Pythoncode-daily то, что Вы отреагировали в полне адекватно, говорит о многом. Удачи Вам с каналом. Если позволите дам совет. Есть книги, типа "Пиши-сокрашай", они помогут. А так сам увлекаюсь торговлей и пришёл к выводу, что наш рынок не эффективен, поэтому можно и нужно искать патерны.

Спасибо! "Рынок может оставаться неэффективным гораздо дольше, чем мы можем оставаться платежеспособными" ))) Лучше всего в долго срок работает покупка на чудовищных проливах, но они случаются крайне редко. Остальные мои поиски привели к расчетам которые показывают, что почти любая тренд следящая система приносит прибыль с довольно печальным профилем. Примерно 10% сделок обеспечивают положительный результат, а 90% болтаются в области безубыточности. При этом если выходить из тренда до его окончания, то долгосрочный результат так и может остаться убыточным. В общем стратегия покупки на чудовищных проливах оказывается лучше , чем тренд следящая по своей прибыльности, но слишком уж редкая для ее постоянной эксплуатации. В общем сложный это хлеб. Всего Вам доброго и спасибо за полезные соображения!

@@Pythoncode-daily спасибо. Если вспомнить Носила Таллина, то мне очень нравится параллель с наступлением "Черного лебедя" и Индюшки, которая думает что самый безопасный день для неё сегодня. Но сегодня День благодарения, и за ней придут, т.к. к празднику нужна 🐦. Это навело на размышление о том, как в случайных (для нас) событиях предсказать об продолжении / прекращении серии исходов. К примеру: д1- цена в минус, прогноз: "на завтра, цена в плюс, поэтому покупаем". д2÷д5 -цена в минус, не угадали, прогноз: "образовался тренд, шортим" Вопрос: когда закрывать шорт?, когда прервется серия с макс. вероятностью? Вот и рыскаю по интернету в поисках всего и вся, т.к. любые дополнительные фичи (особенно в ML) добавляют к расчётной вероятности надёжность прогноза. Если будут мысли по этому поводу, буду рад их обсудить. А так по Вашей системе, если МО - 2*комиссия > 0.5 + запас надёжности, То Вы в плюсе, в перспективе. А если система автоматизированна, то это прям пассивный доход. Вам, несомненно удачи! 🤞 "

Большое спасибо! Мне тоже интересны такие задачи. Возможно для этого могут пригодиться методы обучения с подкреплением. Логика там подходящая. Агенты, состояния , марковские цепи, матрица переходов, политики, краткосрочный доход, долгосрочная прибыль. Попробовал SARSA, но пока очень уж специфическая методика. Непонятно, как ее приспособить и трактовать результаты. Удачи Вам в Ваших поисках!

Спасибо! Сегодня докопался до Теории информации и энтропии Шенона и интуитивно начал понимать для чего так детально копают марковские цепи - чтобы зная матрицу переходов, знать какая информация полезна и приносит полезные знания о состоянии среды, а какая нет. Это конечно частный случай, но когда закреплю его понимание постараюсь сделать видео.

Есть хорошая статья - The five greatest applications of Markov chains. Там хорошо расписано - и как Марков цепи придумал (заботав Онегина) и про энтропию Шеннона и другие примеры применения

Спасибо! Круто! Как раз все потихонечку срастается!