Udacity: Machine Learning for Trading

Recently I’m interested in ML in terms of trading and I found course on Udacity platform which dedicated exactly for this topic.

Course structured as 3 big chunks:

1) Data reading and normalisation, vector algebra, regression using python(numpy, pandas) – mostly practice-focused
2) Market mechanics is for whom like me who doesn’t know anything how trading works. Module covers market data and some market indicators like Daily Return, Moving Average, Bollinger Bands, etc. It’s less practical but it’s still possible to code all formulas provided
3) Machine Learning overview. This module mostly about ML approaches, mostly focused on Q-Learning. It’s mostly theoretical, hence you have to go deep into details of implementation yourself. But yet it gives you sense of variety of options you’ve got.

Read more

А кажется много не надо

Я старался и стараюсь всю жизнь обходиться минимальным удобныбными инструментами

В 14 мне казалось что не нужно дорогой паяльной станции с регулятором температуры и заземлением – а стал заниматься микроэлектроникой
В 15 мне казалось что скорость интернета – вторична, 300кбит есть и хватит – а стал продавать интернет
В 17 я был счастлив с Pentium I, пока другие играли в игры я мне для консоли хватало линукса

В 20 у меня был микронут от Lenovo c Intel Centrino, я писал на поганом пхп и впринципе не тормозило, но накопилось потихоньку. Как известно – java занимается двумя вещами: жрёт память и тормозит, пришлось добавить памяти. Тулы начинали тормозить, пришлось купить другой ноут

Я был очень счастлив на i3 с 4гб памяти но потихоньку тулы (idea, android) стали всё тяжелее и тяжелее. Мне не казалось это большой проблемой особенно смотря на прожорливые макось и венду, которым 4гб надо было чтоб просто запуститься, я уж не говорю про работу

Потом система сборки андроида стала создавать десятки тысяч файлов, а идея – строить гигабайтные индексы. Я со своей скромностью(я ж не мажор и не геймер!) не сразу решился купить SSD. Он кстати заметно помог.

В какой то момент времени система сборки Андроид просто перестала обновляться – эти идиоты прекратили поддержку 32х. Смешно, что при этом всё равно часть тулов работали на 32 и поэтому нужно было ставить 32х подсистему в 64х ось. Гугл Алё, всё в порядке в консерватории?! Ладно тулы для разработчиков – даже chrome перестал поддерживаться для 32х версии.

И вот сейчас сижу я с i7, с 12гб памяти в которую очевидно помещается сильно меньше при тех же задачах в 32х системе, /tmp – в ramfs, файловый кэш/индекс идеи – на незашифрованном диске. So far so good.

И вдруг меня потянуло на ML. Я только начал, но уже надоело проводить эксперименты оставляя тренироваться модель каждый раз тюня на чуть-чуть на ночь чтоб утром посмотреть результаты – приходится заранее планировать машинное время, это похоже на девяностые годы, да?) А какая альтернатива? Платить кучу денег amazon ec2 или покупать десктоп за £1000+ с какой нить GTX 1080?

Вроде стараюсь быть очень скромным, но внешние тулы/экосистема поддталкивают к использованию более дорогих инструментов, ближе к конфигурации игрового компьютера. А это понятие у меня вызывает некоторое неодобрение, наверное я с дества как то слышал что кому-то там нужна игровая машина, и по факту они на ней делали напорядки меньше чем я на сильно более слабых.

рефлексия

«Чем заняться сегодня?»

С детства нам прививают безосознанный, практически на уровне рефлексов, график нашего дня, месяца, года, жизни. Я не утверждаю хорошо ли это или плохо, но так выходит (и надеюсь это не со зла). Школа – самый яркий пример. Проснутсья рано, собраться, пойти в школу, там “отсидеть”, после школы сделать уроки и погулять в свободное время. А в 9 вечера – «спокойной ночи малыши» и спать. И так по циклу

Что ещё хуже, родители любят своих детей и неправильно фольмулируют задачу – мол, хорошие оценки значит всё в жизни будет. Да нифига. Вспомните свой первый курс и хвастающихся одногрупников с красным дипломом, сколько процентов из них не дошло до второго курса или скатились в дно? В их сознании они уже победили и дальше делать ничего не надо, всё будет само.

Общество нам навеевает расписание жизни: родиться, садик, школа, универ, семья, работа до конца. Всех кто нарушает этот режим – презирают, ибо нельзя быть на столько другим.

Мозг аттрафируется и перестаёт думать. Перестаёт думать о завтра, о интересах, о саморазвитии – уже с детсадовского возраста известны планы на всю жизнь. Хочешь получить второе образование после 30 – а зачем? Хочешь научиться рисовать после 20 – как тебе это поможет в работе на заводе? Хочешь выучить язык – тебе заняться больше нечем?.

Read more

Игры с neural style transfer

Последний месяц для саморазвлечения в качестве сайд-проекта играюсь с neural style transfer – нейронные сети, переносящие стиль с картинки на картинку. Многие знают это как приложение Prisma. Видимо создатели тоже читают блог creativeai :)

Первая реализация появилась больше 8 месяцев назад и доступна на github jcjohnson/neural-style – она написанна на lua, всё замечательно, кроме того что работает она вечность (и жрёт почти бесконечность памяти). На Digital Ocean с 16 swap генерация картинки 450×200 заняла около 2 минут, сейчас уже не помню.

Read more

Подборка подкастов, лето 2016

Screenshot_2016-06-23-22-09-10
Продолжаю слушать подкасты, страшно представить сколько недель информации и прочей милой болтавни я услышал за эти два года с момента публикации подборки в 2013году

Новый список, отсортированный по моему личному рейтингу (первыми идут те, которые я скорее всего послушаю в первую очередь)

IT/разработка

  1. Радио-Т – приятная болтовня на айтишные темы, раз в месяц – гиковский выпуск где разбираются программерские темы. Отличный звук, живая дискуссия, очень советую для старта

  2. DevZen – команда из 4ёх ведущих + частые гости. О разработке, паксасах, виртуализации, хаскеле, разбором научных публикаций и кучей очень глубоких программерских тем. Очень советую любителям хардкора. За выпуск обсуждают обсуждают около 10-20 тем, очень прокачанные и активные ребята

Read more

Мой сетап

Основная машина

ASUS x305 – в принципе устраивает во всем. Как всегда хотелось бы полегче

  • 12Gb, 256Gb SSD, i7
  • Британская раскладка клавиатуры, поэтому по началу было тяжело.
  • Тачпад говно, но не так плохо как в ноуте от Юлмарта. Как миниум два пальца распознаёт при скролинге по обоим направлениям
  • Батарейка нормальная – заряжается за час, хватает на 4-6 часов
  • В целом вроде не плохая машинка, выглядит довольно крепко

Read more

Комментарии на Duolingo

Те, кто следит и учится на проекте могли заметить что примерно пол года назад они убрали сердечки и фана как то больше не осталось – только сухое изучение языков. Зато остались комментарии, которые люди иногда используют не по назначению.

Duolingo традиционно старается составлять фразы из уже выученных слов, которых очевидно в начале не сильно много. Некоторые фразы просто шедевральные и народ начинает троллить их в комментариях. Небольшая подборка лучших что я увидел пока пытаюсь учить французский.

Read more

Руксы в Лондне: Маленькое приключение

В середине марта у меня кончился контракт на студию которую я снимал в Holloway, а въезжать на новое жильё можно было только в апреле. Итого – надо было найти где переконтаваться 16 дней.

Когда я учился в школе я слышал про неких сумашедших бэкпэкеров, которые слоняются по разным городам, в худшем случае автостопом и поэтому каждую ночь ночуют в разных местах и часто до вечера не знают где именно. В этом есть некоторая интрига и аванютра, да? :)

В итоге так и сделал. Сумки с барахлом сбросил коллеге, положил в рюкзак носки, трусы и зубную щетку и пошёл сланяться :) Попутно за эти 16 дней на выходные съездили на запад Соединённого Королевства, в Wales – Cardiff, Bristol & Newport – соответственно провёл две ночи подряд там в одном и том же отеле(и это единственное исключение – все остальные дни каждый раз разное место)

Read more

Coursera: Learn how to learn

Понял я что совсем тупею, а главное – скорость приобретения знаний стала заметно меньше. А, как известно в нашем деле чтоб хотя бы стоять на месте нужно очень быстро бежать.

Недавно я закончил курс про эффективное обучение на любимой Курсере и хочу поделиться с вами и подытожить для себя основные мысли заодно.

Структура курса

  • Проблема изучения, базовое объяснение работы мозга – виды памяти и их специфика
  • Прокастинация, объяснения как устроена система запоминания
  • Чанки, блоки и другие единицы кластеризации информации
  • Примеры плохих подходов типа зубрежки
  • Поощерения и химия мозга отвечающая за энтузиазм, радость, спонтанность решений
  • Важность здорового сна для переработки информации
  • Периодическое повторение – пожалуй самый основной момент на который нужно обращать внимание
  • Соединение новых знаний с уже имеющимися – способ быстрее осознать материал, укрепляя уже известное
  • Проецирование, часто не осознаное, помогает решать задачи из новой области используя имеющийся багаж знаний, работает только в diffuse mode, т.е. без фокусировки внимания

Я бы сказал что этот курс нацелен в массе своей на студентов и школьников, а именно на подготовку к тестам и экзаменам, слишком часто они это упоминают.
Мало того, я бы не советовал ожидать очень многого от курса – это скорее способ структурировать имеющиеся знания, методики, подходы по тому как учиться. Многие из них интуитивны(вроде того, что не застревать на одном способе объяснения, когда можно прочитать в другом источнике), но догадываюсь что не всем и не все.

Если все таки будете проходить курс посмотрите видео с гостями, они делают очень крутые успехи, и как кажется, не прям чтоб сильно напрягаются :)

Сам курс доступен тут