Привет, дорогой друг! Как ты уже знаешь, мы запустили 1-го марта второй этап краудфандинга по криптоконнекторам. В этот раз мы сделали всё по-новому, в том числе и с алгоритмами. Мы будем предоставлять отдельно алгоритмы, и они будут без черных ящиков! Всем участникам будут даны стратегии с исходными кодами. Чтобы быть лучше рынка, алгоритмы требуют уникальных настроек. Иногда это невозможно без изменения кода. Мы будем полностью открыты в поставляемой автоматизации. Все алгоритмы будут на 100% совместимы с коннекторами из первого раунда! В этой статье специально для тебя мы приводим описание алгоритмов. Это наше техническое задание. Мы специально даем полную информацию ДО того, как ты захочешь принять участие. Синтетический арбитраж Идея схожа с нашим основным крипто-роботом Эдвардом. Синтетический арбитраж строится на длинной комбинации BTC/ETH/LTC//ETH/BTC. Для стратегии задаются коннекторы к биржам, где есть нужные монеты. И далее он самостоятельно выбирает схождение-расхождение на найденных парах для отслеживания арбитражной ситуации. Эдвард-крипто Новость и для тех, кто пользуется Эдвардом-крипто (напиши нам по указанным ниже контактам, если хочешь получить и эту стратегию). За счет значительно продвинутой модели торговли у существующего Эдварда, для него синтетический арбитраж будет возможен с опцией автопоиска нужных пар. Например, BTC/*/LTC/*/LTC/ETH/BTС. Программа автоматически будет подбирать эффективную монету в качестве пары для поиска арбитражного расхождения. Опция доступна будет только для пользователей Эдвард-крипто! Памп детектор Это специальная автоматика, отслеживающая рост дешевых монет с космическими доходностями в течение нескольких часов. Автомат умеет или мониторить и выдавать сигнал, или активно входить в позицию и выходить из нее после определенного скользящего тейк-профита. Отслеживание всех монет на всех доступных подключениях. Разумеется, речь идет об очень дешевых альтах, где за сутки можно увеличить депозит в 10 раз. Главное в алгоритме - успеть выйти. Автомат, разумеется, будет быстрее ручного исполнения. Переливщик Все очень просто - перевод роботом денег с одной биржи на другую. Автовыбор наиболее дешевой моменты для перевода, к примеру, позиции BTC через промежуточную конвертацию в более дешевую крипту, например Vertcoin, Ripple и т.п. Модульность Ключевой момент разрабатываемых стратегий - модульность! Все стратегии запускаются в неограниченном количестве в рамках одной программы. Эдвард-крипто также будет действовать с новыми стратегиями. Все в одной связке. Переливщик будет работать, к примеру, в пару с арбитражными стратегиями, следя за увеличением позиции на определенных биржах. Надеемся, что эти грандиозные изменения во втором раунде ещё больше заинтересует тебя! Есть вопросы? Пиши на info@stocksharp.com и мы с радостью тебе ответим. Не откладывай в долгий ящик, прямо сейчас один алгоритм можно получить всего за 50 т.р., далее порог входа будет удваиваться!!! Готов принять участие!
Падает рубль, растет напряжение, в панике биржа, раздрай на торгах… Так и привыкнешь держать сбережения в самых надежных активах — в долгах. 103449 Много уже копий сломано на предмет государственного долга. В частности актуализировавшиеся экономические проблемы Южной Европы и самый яркий пример Греции, которая должна МВФ порядка 1,6 млрд. евро, подстегивают интерес к этим темам. Сегодня мы постараемся непредвзято разобраться в механизмах возникновения государственного долга, понять, а так ли страшен гигантский по номинальным значениям долг США и не такой гигантский долг греков. Прежде всего, начнем с истоков и подумаем, а существует ли вообще в природе государственный долг, кто здесь кредитор, а кто заемщик. Не спешите с ответом, прямой ответ в лоб, что кредитор здесь какой-либо фонд или частное лицо, а заемщик государство в корне неверен, по сути. Чтобы это понять, нужно задаться вопросом, а откуда у нашего фонда возникли деньги, которые он может дать в долг, как они образовались? Так мы приходим к механизму эмиссии денег, который на монопольном праве принадлежит государству. Итак, рассмотрим гипотетический пример, Минфину срочно нужны деньги на финансирование государственных обязательств, скажем 1 млрд. руб. Допустим, денег в экономике еще нет, в этом случае, Минфин первым делом идет в ЦБ и просит эмитировать этот самый 1 млрд. руб. под облигации федерального займа. В первой итерации проходит следующая сделка: 103448 Теперь у Минфина есть 1 млрд. руб., которые он может потратить, эти деньги уходят в экономику и расходятся по предприятиям, домохозяйствам и т.д. в целом они никуда не деваются, если кто то потратил 1 руб., то вторая сторона сделки должна этот самый рубль получить. Допустим на данном этапе 1 млрд. руб. это достаточная сумма для функционирования экономики, но через некоторое время сумма свободно обращающихся в системе денег – уменьшится. Причиной этому послужит фактор неравномерного распределения доходов и как следствие возникновение сбережений. Действительно, когда доходы распределены неравномерно, в системе появятся люди, которые не потратят все полученные деньги, т.е. часть денег будет изъята из оборота. В лучшем случае эти изъятые из оборота деньги пойдут в банки и тогда запустится механизм банковской эмиссии, в худшем – они попадут под подушку и не выйдут оттуда до наступления черного дня, который может и не наступить никогда. Продолжим наше рассмотрение оценкой первого сценария, а именно банковской эмиссии. Сбережения в полном объеме поступают в банк, значит банк уже имеет деньги, которые он может дать в кредит, предварительно не забыв отдать ЦБ определенную сумму на резерв, т.е. часть сбережений, скажем 20%. Это значит, что получив на вклад 1 млн. руб. банк отдаст 200 тыс. руб. в ЦБ, а остальные 800 тыс. сможет выдать в кредит. Поскольку доходы распределены неравномерно, то этот кредит обязательно возьмут, потому что иначе возникает проблема с ликвидностью (тут, должно уже быть понятно, что она и так возникнет, но попозже), после цикла выдачи кредитов деньги уходят в экономическую систему по 2-ому кругу, после которого доходы снова перераспределились и зависли на счетах сбережений у определенной группы лиц. Вот тут, уже начинает остро не хватать ликвидности для обеспечения нормального функционирования экономики. Это происходит потому, что существует норма резервирования, через которую ЦБ возвращает обратно эмитированные ранее деньги, хуже того, в том же направлении нехватки денег работает ставка процента. Решая эту проблему, ЦБ запускает новый виток эмиссии, покупая новые обязательства МинФина. Теперь общий объем эмитированных денег возрастает, одновременно возрастает государственный долг. Поскольку денег в системе становится больше, то возникает инфляция, на которую также оказывает влияние процентные ставки, сложившиеся в экономике. В принципе инфляция не может быть ниже процентных ставок. Продолжая модель, можно говорить о том, что ЦБ будет продолжать эмитировать ликвидность, Минфин будет продолжать эмитировать обязательства и они будут только расти, не забывая о том, что Минфин должен не только тело долга, но и проценты, темп роста размеров долга будет со временем экспоненциальным. Вот только есть ли тут, что-то страшное? Ведь что происходит, Минфин взял у ЦБ 100 млн. руб. на проценты, отдав взамен ОФЗ на 100 млн. руб., после этого Минфин отдал ЦБ 100 млн. руб. по процентам и остался должен уже на 100 млн.руб. больше тому же самому ЦБ. ЦБ же вернув деньги от Минфина, просто утилизировал их как ненужную денежную массу. После этой операции номинальный объем долга вырос на 100 млн. руб., а денег в системе не прибавилось, то есть размер долга правительства в национальной валюте может быть абсолютно любым, потому что первичным его держателем является ЦБ и долг является всего лишь средством обеспечивающим эмиссию. Совсем другое дело, когда речь заходит о государственном долге в отличных от национальной валютах. Именно этот долг необходимо отдавать, делясь частью национального дохода, именно этот долг является реальным, а не мнимым, нарисованным. Проблема в том, что государство, привлекая средства в иностранной валюте, не обладает правом на эмиссию этой валюты, поэтому единственный способ исполнить обязательства – заработать эту самую валюту, посредством участия в мировом разделении труда. Логика подсказывает, что единственной целью привлечения кредита в иностранной валюте является финансирование затрат на приобретение товаров, произведенных за рубежом, при этом экономическая теория говорит нам, что привлекать кредит имеет смысл, только в случае наличия положительного эффекта финансового левериджа, а он в свою очередь, возникает, только при покупке ИНВЕСТИЦИОННЫХ товаров (оборудования, технологий и т.п.). При покупке за кредитные деньги потребительских товаров (джинсов, пармезана, телевизоров) экономика государства начинает скатываться в финансовую яму и начинает полностью зависеть от зарубежных кредитов. (продолжение следует)
Начало здесь: http://www.stocksharp.com/forum/4136/Mnoghosloinyi-piersieptron--Vstriechaitie--Vpiervyie-na-arienie/ Первая часть: Для тех, кто верит в нейросети В вышеуказанном посте я описал работу персептрона, как он учится и торгует после обучения. Проблема в том, что я начитавшись постов в интернете сделал как все. То есть, собрал сеть, обучил, написал стратегию под сеть, и давай ее тестировать! Обучу на одних входных параметрах, тестирую стратеги, обучу на других, тестирую. И тут меня осенило! Когда сеть обучается идет подсчет ошибки, а что если вести параллельный подсчет еще и ошибки работы сети на данных не участвующих в обучении? После реализации чего, прогнав данные в которые я верил, окончательно разочаровался в персептроне. Но все по порядку. Вторая часть: Что я поправил еще до этой идеи. Убрал позорный график и вставил родной от S# . Параметры персептрона теперь передаются в StatisticParameterPanel от S# . Обучается параллельно 5 нейросетей с одинаковыми параметрами, но с разными первоначальными весами. Сохраняется одна сеть на выбор пользователя, один раз при остановке обучения (раньше сохранялась при обновлении минимума). Еще по мелочи, кнопки убрал, перегруппировал и тп. Третья часть: Что я поправил после этой идеи. Добавил еще график для вывода контрольной ошибки. Ошибка считается теперь не среднеквадратичная, а абсолютная. Так легче для понимания графика. Например, на рисунке видно, что образов для обучения 804 это значит, что сети предоставлено 804 единиц, минус единиц, и нулей. Если сеть на каждый образ выдаст ноль, то суммарная ошибка будет равна 804. Что мы и видим на нижнем графике рисунка, вначале обучения ошибка сети равна 804. Контрольная ошибка считается также, как и ошибка обучения, но на следующий день после последнего дня обучающей последовательности. И НИКАКИМ ОБРАЗОМ НЕ ВЛИЯЕТ НА ОБУЧЕНИЕ СЕТИ. На рисунке видно, что количество образов проверки 161, это значить что если сеть не нашла закономерность, то контрольная ошибка будет колебаться вокруг 161. По логике вещей если сеть нашла закономерность, то контрольная ошибка всех 5 сетей должна устремиться вниз. И дойти хотя бы до 100-110. Но такого я не видел. Прошу если кто-то этого добьется, опубликуйте скирин окошка, верните веру. В выложенном варианте входную последовательность, и эталон я менять не стал(ну не выкладывать же грааль ). Все как первом моем посте на эту тему. И лежит там же. Четвертая часть: Мой соображения Вместе с входными полезными данными мы подаем много мусора в надежде что сеть из мусора вытащит закономерности. А она подстраивается под мусор, и запоминая его, обучаясь до определенного момента. Вывод: на вход сети надо подавать обработанные данные в которых много полезной информации и мало мусора, вопрос зачем мне нейросеть если у меня есть такие данные? Вот и все! Всем спасибо за внимание! Жду отзывов, и лайков!