Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3584

 
Maxim Dmitrievsky #:
Это будет зависеть от критериев прохождения челленджа :)
Но там будут сразу же отсечены профитные ТС, которые не соответствуют критериям большинства ДЦ.
То есть самые хорошие ТС никогда не смогут продаваться. Такой вот парадокс 😁

при любых самых справедливых критериях, сама безальтернативность "челенджа" сиё постыдное явление  будет провоцировать.

это тоже парадокс

 
Maxim Kuznetsov #:

при любых самых справедливых критериях, сама безальтернативность "челенджа" сиё постыдное явление  будет провоцировать.

это тоже парадокс

Не попробуешь - не узнаешь :) оптимальным решением в данной вакханалии было бы попробовать упразднить топ и каждый день генерить страницу с рандомными ботами.
А рейтинговую страницу оставить, но запрятать поглубже. И написать, что рейтинг не отражает реальное качество продукта.

Это немного сгладило бы маркетинговую составляющую, в теории. Уменьшило ее важность.

И отдельную страницу с челленджем, где бьются разрабы, а не маркетологи.
 

Если в обычном магазине написать что-то типа "Всё, что написано на этикетках - не отражает качество продуктов. Покупайте случайно выбранный продукт, ибо никто не знает какой из них хороший.", то от такого магазина будут люди не убегать, а прямо щемиться от него.))

Возможно, да, может помочь какое-то постоянное тестирование тестирование продуктов и выводить таблицу результатов, где отображены различные показатели торговли (а покупатель сортируя по показателям сможет выбрать себе подходящий, такая себе примерочная в магазине). Не рейтинг продуктов, а сравнительная таблица по различным показателям. Так можно охватить максимально большую аудиторию покупателей по различным предпочтениям, вместо ориентации потенциальных покупателей на десятке самых лучших (не смотря на топовые места продукты могут не нравится покупателям, а найти персонально лучший очень проблематично). Это потребует вложений на оборудование, но интуиция подсказывает, что вложения должны окупится за счет намного большего охвата аудитории покупателей.

Это, конечно, касается только раздела "Эксперты", где каждый покупатель найдет для себя идеальный продукт а ни один продавец не останется без клиентов, но в остальных разделах фиг знает как лучше для продавцов и покупателей одновременно.

 
Дик, твое мнение никто не спрашивал
 
Maxim Dmitrievsky #:
Дик, твое мнение никто не спрашивал

Дмитриевский, пошёлнах. Я не тебе писал и твоё разрешения спрашивать не собираюсь.

Я достаточно ясно объясняю?

Тебя я никаким образом не задел сообщением, тогда ты какого лешего ко мне цепляешься???

 
😁
 
Andrey Dik #:

Если в обычном магазине написать что-то типа "Всё, что написано на этикетках - не отражает качество продуктов. Покупайте случайно выбранный продукт, ибо никто не знает какой из них хороший.", то от такого магазина будут люди не убегать, а прямо щемиться от него.))


оно-же так и есть на самом деле :-) 

вы соглашения и условия того-же маркета читали ?

"нельзя гарантировать или обещать <тут перечисление хотелок рядового пользователя>"

а иных магазинов нет, и пользователя иное не волнует

 
Maxim Kuznetsov #:

оно-же так и есть на самом деле :-) 

вы соглашения и условия того-же маркета читали ?

"нельзя гарантировать или обещать <тут перечисление хотелок рядового пользователя>"

а иных магазинов нет, и пользователя иное не волнует


Не совсем так, вернее, совсем не так.))
Нигде не сказано, ни в шапке маркета, ни в правилах, что рекомендуется покупать случайный продукт. Напротив, формируется топ из продуктов, пользователь заходит, видит топ, гарантированно заходит посмотреть, и с некоторой вероятностью покупает. Всё, что далее первой страницы не купятся с вероятностью близкой к 1.

А если сделать таблицу продуктов (EA) с различными показателями за месяц / год, пф, кол-во сделок, фактор вост, и т. д., то аудитория покупателей многократно расширяется.

Главное, фактор маркетинга снизится до 0, описание продуктов будут смотреть в самую последнюю очередь.)) Ну и монополии никакой не будет.
 
Это ветка про машинное обучение?
 
mytarmailS #:
Это ветка про машинное обучение?

Примерно то, что хотел сделать, но уже сделали до меня :)

https://github.com/google-research/timesfm

https://github.com/moment-timeseries-foundation-model/moment

GitHub - google-research/timesfm: TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
GitHub - google-research/timesfm: TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
  • google-research
  • github.com
TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting. This repo contains the code to load public TimesFM checkpoints and run model inference. Please visit our Hugging Face checkpoint repo to download model checkpoints. This is not an officially supported...