#машинноеобучение

Профессионально работаю с искусственным интеллектом и нейронными сетями. 🧠 Помогу внедрить современные технологии в ваш бизнес или проект, автоматизировать рутину или создать что-то новое! ✨

Мой ключевой опыт и стек:

🐍 Язык программирования Python — это мой основной инструмент. Пишу чистый, эффективный и поддерживаемый код.

🤖 Нейросети и ИИ: Работа с популярными фреймворками (TensorFlow, PyTorch), создание и обучение моделей, интеграция AI API (OpenAI, Midjourney, Stable Diffusion и др.).

📊 Обработка данных (Data Science): Анализ, визуализация, прогнозирование с помощью библиотек Pandas, NumPy, Scikit-learn.

Что я могу для вас сделать:

1. 🔧 Услуги, связанные с нейросетями и Python:

• 📞 Консультации по внедрению нейросетей в ваш бизнес-процесс.

• 🛠️ Разработка и настройка AI-моделей под ваши задачи: анализ текстов, изображений, прогнозирование.

• 🤖 Создание чат-ботов (Telegram, VK, сайты) с искусственным интеллектом.

• ⚙️ Автоматизация рутинных задач: парсинг данных, работа с документами, отчетностью, рассылками.

• 🔗 Интеграция нейросетевых возможностей (генерация текста, изображений, анализ) в ваши приложения или сайты.

• 💻 Написание скриптов и программ на Python любой сложности.

2. 📚 Написание книг, статей и образовательных материалов:

• 📄 Технические статьи и документация: Помогу понятно объяснить сложные темы (IT, нейросети, технологии).

• 📖 Написание non-fiction книг, гайдов, методичек в сфере digital и AI.

• 🎓 Создание обучающего контента: курсы, инструкции, пошаговые руководства.

• ✍️ Наполнение сайтов и блогов экспертными текстами.

3. 🧩 Комплексные решения (где всё вместе):

• 💡 Разработать программу на Python с элементами AI и написать к ней понятную инструкцию или статью.

• 🔍 Автоматизировать сбор информации для вашей будущей книги или исследования.

• 🛒 Создать интеллектуальный инструмент для копирайтеров или маркетологов.

Почему ко мне стоит обратиться? ✅

• 🧠 Глубокое понимание как технической части (код), так и креативной (тексты).

• 🔄 Гибкий подход к задачам. Могу быть как исполнителем конкретного ТЗ, так и советником на всем пути проекта.

• 💬 Объясняю сложное простыми словами — это важно для написания статей и эффективного взаимодействия.

Кому будут полезны мои услуги: 🎯

• 💼 Предпринимателям и бизнесу для оптимизации процессов.

• 🚀 Стартапам, работающим в сфере tech.

• 📱 Блогерам, экспертам и инфопродуктологам для создания качественного контента.

• 🎓 Исследователям и студентам для реализации проектов.

• 🌟 Всем, у кого есть нестандартная задача, где нужен программист с широким кругозором.

Формат работы: 💻 Удаленно. Обсуждаем задачу, сроки, бюджет. Выполняю проект поэтапно с промежуточными результатами. 📅

Готов обсудить ваш проект, дать рекомендации и предложить оптимальное решение! 🤝

Свяжитесь со мной через сообщения на Авито (ссылку пришлю лично по запросу)👇

при необходимости готов к личной встрече в Краснодаре!

Telegram: @vivalanochi

Возможно вы искали: #нейросети #искусственныйинтеллект #Python #AIразработка #DataScience #автоматизация #чатботы #машинноеобучение #техническийписатель #копирайтинг #ITконсалтинг #удаленноРабота #технологии #стартапы #Краснодар

Вы когда-нибудь закрывали сделку в убыток за секунду до разворота рынка? Рука дрожала, сердце колотилось — и вы выходили с минусом, а график тут же разворачивался вверх. Знакомо? 😓

Классические стоп-лоссы нас подводят. Они глупые: срабатывают по фиксированной цене, не понимая контекста. Резкий скачок ликвидности, «охота на стопы» от крупных игроков — и ваша позиция закрыта в минус, хотя тренд остался прежним.

Но что, если стоп научить ДУМАТЬ?

🤖 Встречайте: AI-стопы — не просто уровень цены, а живой алгоритм, который анализирует:
— объёмы в реальном времени
— волатильность последних 5/15/60 минут
— корреляцию с другими активами
— новостной фон (через NLP-анализ)
— поведение «умных денег» на стакане

Как это работает на практике?

📉 Сценарий: биткоин падает на 4% за 10 минут. Классический стоп на -3% сработал бы мгновенно. Но ИИ видит:
→ падение происходит на низких объёмах
→ доминантные кошельки НЕ продают
→ фьючерсный рынок показывает длинные позиции
→ новость — просто слух без подтверждения

Результат? Стоп «отдыхает», не срабатывает. Через 20 минут рынок отскакивает — вы остаётесь в позиции и закрываете сделку с +5%.

📈 Ещё пример: акции технологичного стартапа рухнули на 12% после плохой отчётности. ИИ мгновенно пересчитал вероятность восстановления, сравнил с историческими кейсами (анализ 10 000+ подобных ситуаций) и сместил тейк-профит ближе — вы зафиксировали +2.3% вместо ожидаемого -8%.

В чём магия?
✅ Адаптация под рыночный режим (тренд/флэт/всплеск)
✅ Защита от ложных пробоев
✅ Динамическое управление рисками (размер позиции меняется автоматически)
✅ Эмоциональная независимость — ИИ не боится, не жадничает, не паникует

⚠️ ДИСКЛЕЙМЕР: ИИ — инструмент, а не волшебная палочка. Он снижает риски, но не устраняет их полностью. Работает только в связке с грамотной стратегией и управлением капиталом. Торговля на финансовых рынках сопряжена с риском потери средств. Этот пост — не инвестиционная рекомендация.

💡 Главный вывод: будущее за гибкими системами. Жёсткие стопы уходят в прошлое. Тот, кто научится доверять алгоритмам (но не слепо!), получит преимущество в скорости и точности.

А вы уже пробовали торговать с адаптивными стопами? Или всё ещё держитесь за старые правила? 👇 Делитесь опытом — обсудим!

#Трейдинг #ИскусственныйИнтеллект #СтопЛосс #Алготрейдинг #Криптовалюта #Инвестиции #Финтех #Риски #ФинБазар #ТехАнализ #МашинноеОбучение #ТорговляНаФорексе #КриптоТрейдинг #ФинансоваяГрамотность

Тест модели Quantum с проверкой на новый бар (все вычисления только на новом баре) Шарп падает сразу с 12-15 до 5-6. Явно хуже. С проверкой на новый тик, ненулевой тик - работает лучше, потому что в 25% случаев по прибыли эксперт закрывается сразу же. Единственное, что растет - это матожидание выигрыша в сделке. И это подойдет для использования Квантума на Мосбирже. Я пробовал запустить Квантум на Финаме - прибыль без учета комиссии есть, а прибыль с учетом комиссии отрицательная. Все таки скотская система на МОЕХ - все создано для слива людей.((Но это на скальпинге. А на часовиках скорее всего, таки будет работать нормально.

#торговыероботы #машинноеобучение #хэджфонд

Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (ML) активно применяются в трейдинге, позволяя быстро анализировать новости, выявлять рыночные тренды и совершать сделки с минимальными задержками. Один из ключевых подходов — новостной трейдинг (News-Based Trading), где ИИ обрабатывает тексты, определяет тональность и прогнозирует влияние на активы. 1. Как ИИ анализирует новости для трейдинга?

a) Сбор данных ИИ агрегирует новости из: - Финансовых СМИ (Bloomberg, Reuters, CNBC) - Социальных сетей (Twitter, Reddit) - Официальных отчетов (ФРС, корпоративные отчеты) - Альтернативных источников (форумы, блоги) Технологии: - Web Scraping (BeautifulSoup, Scrapy) - API (NewsAPI, Alpha Vantage, Twitter API)

b) Обработка естественного языка (NLP) ИИ использует NLP-модели для: - Тонального анализа (Sentiment Analysis) — положительная/отрицательная окраска. - Извлечения сущностей (Named Entity Recognition) — компании, персоны, индексы. - Классификации тем — макроэкономика, корпоративные события, геополитика. Популярные модели: - BERT, GPT-4 (трансформеры для понимания контекста) - FinBERT (специализированная модель для финансовых текстов) - VADER (анализ эмоциональной окраски) c) Прогнозирование реакции рынка На основе новостей ИИ может: - Предсказывать волатильность актива. - Определять направление движения цены (бычий/медвежий тренд). - Формировать торговые сигналы. Пример: Если ИИ обнаруживает негативные новости о компании → высокая вероятность падения акций → сигнал на продажу. 2. Автоматизация торговли на основе новостей а) Алгоритмические стратегии - Event-Driven Trading — сделки на основе конкретных событий (отчеты, решения ЦБ). - Sentiment Trading — вход в позицию при резком изменении тональности. - High-Frequency News Trading (HFT) — сверхбыстрая реакция на новости. b) Примеры систем - Hedge funds (Renaissance, Two Sigma) используют NLP для прогнозирования. - Retail-трейдинг (платформы типа QuantConnect, Alpaca). c) Техническая реализация 1. Сбор данных (Python + API/Selenium). 2. Обработка текста (NLTK, spaCy, Hugging Face). 3. Генерация сигналов (логика на pandas, numpy). 4. Исполнение ордеров (Interactive Brokers, Binance API). Пример кода (Python): ```python import requests from transformers import pipeline # Анализ тональности новости classifier = pipeline("sentiment-analysis") news = "Apple announces record profits, shares surge 5%" result = classifier(news) if result[0]['label'] == 'POSITIVE': print("BUY SIGNAL") else: print("SELL SIGNAL") ``` 3. Риски и ограничения - Ложные сигналы (фейковые новости, сарказм в соцсетях). - Задержки (конкуренция с HFT-фондами). - Переобучение моделей (исторические данные ≠ будущее). Вывод ИИ в трейдинге на новостях — мощный инструмент, но требует: ✅ Качественных данных ✅ Оптимизированных моделей ✅ Тестирования на исторических данных (Backtesting) Готовы автоматизировать свою стратегию?Начните с простых NLP-моделей и постепенно усложняйте систему! 🚀 Следите за обновлениями — в следующих постах разберем конкретные алгоритмы! #Трейдинг #ИИ #Алготрейдинг #НовостнойАнализ #NLP #МашинноеОбучение