созданные алгоритмы помогут уменьшить транзакционные издержеки ,а также для создания эффективных...
стратегий, все это повлияет на прибыль,и оплата за их использование при получении прибыли.
Topic: 🌟🌟🚀[ANN][TOKENSALE]🚀TRADINGENE - МАРКЕТПЛЕЙС АЛГОРИТМОВ - page 20. (Read 5395 times)
созданные алгоритмы помогут уменьшить транзакционные издержеки ,а также для создания эффективных...
Каким образом Вы планируете продвигать платформу?
Как вкратце решается проблемы прозрачности отношений между создателями и инвесторами?
Прозрачность достигается благодаря механизмам аукциона и смарт-контрактов. Аукцион гарантирует наилучшие конкурентные условия создателю, в то время как смарт-контракт гарантирует и фиксирует взаимопонимания и договоренности между создателем и инвестором. Очевидно, что у платформы будет огромный объем информации. Планируется ли хранить ее в собственном блокчейне? И если да, то не грозит ли это его перегрузкой?
Мы предполагаем использовать функционал проектов Filecoin и Storj для распределенного хранения алгоритмов. Блокчейн гарантирует прозрачность отношений участников. Но лишь до той поры, пока сам блокчейн функционирует, а смарт-контракт исполняется. Кто может внести изменения в смарт-контракт?
Находясь на блокчейне, контракт с инвестором не подлежит расторжению или изменению без согласования, т.е. торговля будет осуществляться только на выбранном им алгоритме.
Очевидно, что у платформы будет огромный объем информации. Планируется ли хранить ее в собственном блокчейне? И если да, то не грозит ли это его перегрузкой?
Какие инструменты используются для оценки эффективности алгоритма?
Речь идет об инструментарии на языках Lua и Python, который позволяет производить симуляцию торгов на исторических и реальных данных со сбором статистики и визуализацией решений и доходности алгоритма. В частности, это Python-библиотека taft (https://pypi.python.org/pypi/taft), предназначенная для анализа торговых данных работы с базой данных котировок, а также Python-библиотека tnn (https://pypi.python.org/pypi/tnn), предназначенная для алгоритмической торговли с применением нейронных сетей.Кроме того, имеется инструментарий по предварительной обработке данных с помощью taft, созданию нейронных сетей с заданными или случайными параметрами, обучению сетей различными методами оптимизации (Gradient Descent, Adam и т.д.), сохранению и визуализации данных. Библиотека реализована с помощью фреймворка TensorFlow. Все это даст создателям алгоритмов возможность комфортно создавать и тестировать торговые алгоритмы.
Блокчейн гарантирует прозрачность отношений участников. Но лишь до той поры, пока сам блокчейн функционирует, а смарт-контракт исполняется. Кто может внести изменения в смарт-контракт?
Какие параметры использует система машинного обучения при анализе потребностей инвестора и поиске подходящих для него алгоритмов?
Система обращает внимание на возраст, склонность пользователя к риску, ожидания доходности, частоту использования платформы, географический фактор и интересующие финансовые инструменты.
Какие инструменты используются для оценки эффективности алгоритма?
Какие параметры использует система машинного обучения при анализе потребностей инвестора и поиске подходящих для него алгоритмов?
Система обращает внимание на возраст, склонность пользователя к риску, ожидания доходности, частоту использования платформы, географический фактор и интересующие финансовые инструменты.
Какие параметры использует система машинного обучения при анализе потребностей инвестора и поиске подходящих для него алгоритмов?
С какой целью на платформе используется машинное обучение? Какие функции оно выполняет?
Система анализирует предоставленные ей примеры, находит закономерности, обобщает информацию и составляет правила, которые позволяют решать различные задачи. Если мы говорим конкретно о платформе, то машинное обучение дает возможность:- создавать сложные математические модели, которые лягут в основу адаптивных торговых алгоритмов;
- оценить качество, эффективность алгоритма и присвоить ему рейтинг на основе результатов моделирования и истории сделок, совершенных с его использованием;
- сформировать индивидуальный профиль инвестора и предложить алгоритмы, наиболее подходящие под его задачи.
С какой целью на платформе используется машинное обучение? Какие функции оно выполняет?
Будет ли какая-то обучалка для тех, кто хочет научиться создавать алгоритмы?
Для тех, у кого нет опыта создания алгоритмов, а также для тех, кто хочет углубить свои знания, создан обучающий курс «Quantitative Researcher». Курс дает представление о базовых понятиях и принципах работы биржи, рассказывает о торговле криптовалютой, акциями и другими финансовыми инструментами, а также показывает, какие возможности существуют для алгоритмического трейдинга на современном рынке, включая рынки криптовалют. В ходе обучения на курсе «Quantitative Researcher» оказывается ли «студентам» какая-то академическая поддержка?
Разумеется, преподаватели отвечают на любые возникающие вопросы, помогают прояснить все неясные моменты. Выдается ли какой-то документ по итогам обучения на платформе?
После прохождения практики всем участникам курса «Quantitative Researcher» предлагается пройти квалификационный тест. По итогам выдается сертификат. 
Будет ли какая-то обучалка для тех, кто хочет научиться создавать алгоритмы?
скорее всего, что это предусмотрено разработчиками
потому, что, и логично, без этого никак
каждый человек не может знать как правильно создавать алгоритмы
а для проекта это нужно,
по этому думаю, что этому процессу будут учить
Выдается ли какой-то документ по итогам обучения на платформе?
Jump to: