Полгода назад мне написал знакомый приятеля, попросив ответить на несколько вопросов относительно жизни в Мюнхене — он заключил контракт на позицию Senior Software Developer и планировал переезд из Петербурга в Мюнхен. На правах старожила (15 лет) я дал ему несколько бытовых советов, причесанная компиляция которых, как мне кажется, естественным образом продолжит недавние публикации. Я осознаю, что несколько емейлов — это не статья, а Q&A, но я уже не в первый раз отвечаю на подобные вопросы и они мне кажутся достаточно типичными, чтоб представить их именно в таком виде и порядке, как они задавались. Last but not least — согласие другой стороны на публикацию получено.

Итак, в хронологическом порядке:

В свободное от работы время занимаюсь созданием торговых роботов. Тема финансовых рынков и автоматизации торгов меня интересует давно, и сегодня я рад поделиться примером создания простого робота на примере известного биржевого терминала от Альфа Банка.

Предыстория

Многие банки (и другие компании) сейчас предоставляют брокерские услуги, это означает, что заключив дополнительный договор с банком (кроме основного), клиент может инвестировать свои сбережения в различные финансовые инструменты. Довольно давно появились торговые терминалы — программы, через которые клиент банка, пройдя авторизацию, может выставлять заявки, покупать и продавать. Например, акции, фьючерсы, опционы.

Так как рынок находится в постоянном движении, цены меняются. Продав или купив инструмент в нужный момент, можно заработать на разнице курсов. Для того, чтобы человеку не приходилось постоянно находиться у компьютера и следить за ходом торгов, разрабатываются программы-роботы, которые работают по заданному алгоритму — выставляют заявки на покупку и продажу, следят за балансом на счетах и оценивают ситуацию на рынке. Такие роботы настраиваются изначально и затем лишь изредка корректируются человеком, в идеальном случае, конечно. На деле все намного сложнее.

Одна из базовых задач анализа данных — поиск взаимосвязи двух величин. Здесь я хочу показать пример поиска связи между ценой нефти и курсом рубля.



Во-первых надо определить, имеет ли вообще задача смысл. Почему нефть и рубль должны/могут быть взаимосвязаны? Вкратце, модель такая: экспортёры продают нефть за доллары, а затем продают доллары, чтобы получить рубли для расчётов внутри страны. Механизм крайне упрощён, надо учитывать объёмы добычи-продажи, что эскортируют не только нефть, не всегда экспортёры продают доллары, на курс валют влияет ЦБ интервенциями и т.д. И тем не менее, будем считать, что модель более-менее рабочая, то есть, что существуют фундаментальные причины для взаимосвязи цены нефти и курса рубля.

В то время как российская экономика переживает объективно не самые лучшие времена, а акции российских компаний падают в цене, взоры инвесторов обращаются на зарубежные рынки. Однако для россиян работа на иностранных биржах связана со значительными трудностями — обычно для этого необходимо открывать счет у зарубежной компании-брокера, что далеко не всегда можно осуществить быстро и без проблем.

Однако ситуация меняется. Не так давно покупка акций известных зарубежных компаний, входящих в список S&P500 упростилось — торги этими ценными бумагами были запущены на Санкт-Петербургской бирже, а теперь у российских инвесторов появилась возможность напрямую работать с биржами CME и CBOT в Чикаго.

Перевод поста Эда Пегга Младшего (Ed Pegg Jr) "Martin Gardner’s 100th Birthday"

Я думаю, содержание этого поста будет интересно всем, кто любит математику и ее красоту, всем, кто знаком с замечательными книгами и задачами Мартина Гарднера, а также будет полезно учителям, школьникам и студентам. Все ссылки в данном посте ведут на сайты Wolfram Demonstrations Project (коллекция бесплатных интерактивных демонстраций, созданных пользователями системы Mathematica на языке Wolfram Language с помощью технологии Computable Document Format (CDF), при этом для вас доступны исходные коды всех демонстраций, а значит, вы можете каждую из них скачать, изучить и изменить под себя) и Wolfram MathWorld (крупнейшая и самая авторитетная онлайн-энциклопедия по математике).

На данный момент в сети имеется целая куча различных инструкций по созданию дежурной рабочей сисадминской флешки, но, к сожалению, многие из них уже устарели и просто не подходят под современные задачи.

Я не собираюсь описывать процесс установки GRUB4DOS, так как это не изменилось и в сети полно инструкций. Просто скажу, что GRUB4DOS просто должен быть установлен на флешку. Также я НЕ собираюсь выкладывать здесь образы систем (все имеется на торрентах), но, тем не менее, выложу полное меню из LST-файлов со структурой папок. Также необходимо учесть, что все образы ISO необходимо дефрагментировать.

Каждый представитель любой IT-профессии, не важно, программист ли он, системный администратор, да кто угодно — читать любит. Иначе вряд ли бы он пошел в эту профессию, с бесконечными статьями и документациями) Но книги — это не только источник знаний и чужого опыта, это ещё и отличное развлечение. И пусть на календаре суббота, по функциональным параметрам сегодня самая настоящая пятница, а потому предлагаю поделиться в комментариях вашими любимыми развлекательными книгами и рассказами об ITшниках и для ITшников!

Под катом — 5 первых названий с описаниями от меня, для затравки.
update 1. В комментариях ещё 10+ названий.

Совершенно незаслуженно оказалась обойдённой вниманием потрясающая акция от компании Research In Motion: напиши приложение для BlackBerry Playbook, которое будет утверждено — и получи BlackBerry PlayBook бесплатно! Огромная благодарность хабраюзеру gene4000, который её обнаружил.

Акция уже подходит к концу (крайний срок подачи приложения — 15 марта 31 марта), но если у вас есть готовое (или почти готовое) приложение на Adobe AIR или веб-приложение, которое вы можете быстро портировать под BlackBerry Tablet OS — это ваш шанс!

Взято отсюда специально для хабра. Возможно, в некоторых из ситуаций вы узнаете себя.

Когда я показываю босу, что окончательно пофиксил баг



Когда проджект-менеджер входит в офис

Многие из читателей хабра неплохо зарабатывают (я надеюсь) и имеют возможность покрывать не только текущие расходы, но и тратить деньги на что-то перспективное. Опять же, многие из нас задумываются — как отложить деньги на будущее, дабы они не «сгорели» со временем (задача минимум) и как заставить деньги делать деньги (задача среднемум средняя). И, снова, многие из нас мечтают, чтобы сбережения росли достаточно быстро, чтобы устроить себе пенсию не в 65 лет, а пораньше. Причем в идеале так, чтобы не надо было тратить все свое время на это, а заниматься любимым делом.

Этим вопросами я заинтересовался года два назад. Как оказалось, задача максимум решаема, а мечта о свободном времяпрепровождении до 60 лет вполне реальна. Более того, на Западе популярен подход «asset allocation», который позволяет тратить на вопрос инвестирования до часа в год и иметь на выходе результаты, сравнимые с профессиональными инвесторами. Причем необходимо всего лишь крепко разобраться в базовой информации и не погружаться в пучины технического и фундаментального анализа.

Как оказалось, этот подход доступен и в нашей стране, в нашей действительности. Результатами исследования я хочу поделиться с вами. Да, пока только исследования… Через 30 лет расскажу о результатах практики.

Сейчас я вижу, что, если бы я об этом задумался десять лет назад, я был бы уже на полпути к своей мечте! Как жаль, что я тогда думал только о компьютерах (ну… не только о них, но о финансах уж точно не думал!)… Впрочем, лучше позже, чем совсем-совсем позже.

P. S. Почему «Сделай сам»? Потому что вы сами можете накопить себе неплохие деньги — вы, а не банки, пенсионный фонд или финансовые компании!
UPD. P. P. S. Мои размышления базируются на статье Сергея Спирина «Портфель лежебоки, или как за 12 лет увеличить капитал в 118 раз». Собственно, от него я и узнал про эту инвестиционную стратегию. Я — IT-шник, а не финансист. Посему за подробностями от эксперта — к нему!

В комментариях к моей предыдущей статье о происходящем в нейронной сети проскользнула фраза, что, к сожалению, визуализация процессов обучения редко бывает возможна на реальных задачах с большими данными. Действительно очень жаль. Давайте же попытаемся это исправить. Под катом я предлагаю простую и, как ни удивительно, информативную визуализацию процесса обучения нейронной сети, не зависящую ни от характера задачи, ни от свойств самой сети, то есть доступную для сколь угодно сложной задачи.

Продолжаем рассказывать о нашем опыте построения «самой лучшей магистратуры по Computer Science» =) и интересоваться мнением IT-сообщества. Напомню, что нашей целью было создать магистратуру с сильной программой, в которой не было бы «лишних» курсов. И благодаря сотрудничеству с Академией Современного Программирования и лабораторией математической логики Санкт-Петербургского отделения математического института им. В.А. Стеклова РАН у нас это успешно получилось сделать.

В прошлый раз мы написали о том, как создавалась кафедра и о том, чего нам удалось добиться за 5 лет.

В этом посте мы обсудим, чему нужно учить в магистратуре по Computer Science.

Мы довольно часто пишем об алгоритмической торговле и связанными с этой область технологиями, но еще ни разу мы не говорили о программном обеспечении, с помощью которого, собственно, можно создать собственную торговую программу. Под катом – обзор распространенных программных средств для создания механических торговых систем, адаптированных под российский фондовый рынок.

На Хабре регулярно появляются статьи, ориентированные на помощь при написании и защите диссертации (например, здесь и здесь). Лично мне в свое время помогли шуточные заповеди диссертанта, коим уже не один десяток лет (вариант, который впервые увидел я, был еще рукописным, причем потрепанным не хуже древнерусских летописей).

Да и вообще написание диссертации иногда полезно и с профессиональной точки зрения, когда, например, занимаешься наукоемким бизнесом (то, к чему в итоге я сам и пришел) и хочется впечатлить клиентов глубиной, шириной и высотой познаний и регалий.

Но тему самой процедуры написания диссертации захотелось немного дополнить взглядом с другой стороны. Так уж сложилось, что я не просто однажды сам написал диссертацию и забыл об этом, как о страшном сне, а в течение уже нескольких лет являюсь членом диссертационных советов – поэтому регулярно слышу и вижу проходящие защиты, и, соответственно, типовые проблемы, с ними связанные.

Ниже я постараюсь коротко описать основные моменты, на которые следует обратить внимание при подготовке и защите диссертации (в первую очередь кандидатской, конечно, т.к. те, кто пишут докторскую, уже, по идее, состоявшиеся ученые, и сами с усами).

При этом обращу внимание, что все нижесказанное ни в коей мере не официальная позиция ученых советов или, наоборот, тайное знание клана профессоров, а просто субъективное мнение отдельно взятого меня.

^{Изображение: Kevin Ku — Unsplash}

На Хабре часто появляются материалы о том, как IT-специалисту сохранить и приумножить свои деньги. Неудивительно, что тема вызывает интерес и все больше дискуссий. На днях мне попалась статья парня, который, применив свои технологические навыки, смог за год заработать полмиллиона долларов. Мне кажется, его опыт может быть интересен многим (даже если отбросить тот факт, что он не первый день на бирже), поэтому я предлагаю обсудить его мысли. Но сделать это в два подхода — оригинальный пост достаточно объемный для одного хабратопика.

Многим из тех, кто заинтересовался торговлей на фондовом рынке и прочитал определенное количество литературы на этот счет, кажется, что, собственно, настала пора испытать свои силы в реальных делах. В результате из-за недостаточной практической подготовки довольно быстро такие торговцы теряют свои деньги.

Для минимизации риска подобных «скоростных потерь» и обнуления депозитов за считанные дни, были придуманы специальные симуляторы биржевой торговли, которые позволяют новичку окунуться в мир онлайн-трейдинга без риска потерять реальные деньги. Сегодня мы чуть подробнее взглянем на зарубежные и отечественные проекты в области виртуального трейдинга на фондовом рынке.

Доброго времени суток, хабр!

В этой статье я расскажу о том, как я создавал искусственный интеллект для игры Эрудит. Подробности под катом.

Каждый год 31 декабря David Eppstein публикует обзор препринтов за прошедший год, посвященных структурам данных и алгоритмам, опубликованным на arxiv.org. По ссылкам можно познакомиться с материалами за 2010 и 2011 (мой перевод) годы.

Раздел cs.DS развивается хорошими темпами: в этом году появилось 935 препринтов по алгоритмам и структурам данных, в то время как за 2011 их было 798. Раздел пока не дотягивает до сотни в месяц, хотя в июле (98 препринтов) этот порог был очень близок.

Это мой личный список из десятка препринтов, которые кажутся мне особенно интересными. Как обычно, я не вношу в него мои собственные работы и некоторые другие, о которых я писал раньше. Кроме того, здесь нет результатов (например, более быстрый алгоритм нахождения максимального потока), не появлявшихся на arxiv.org.

Вот они, в хронологическом порядке:

Все, кто начинал заниматься реализацией игрового искусственного интеллекта, наверняка сталкивались с проблемой реализации движений своих персонажей. Дело в том, что поведение и в реальном мире в большей степени определяет интеллектуальность того или иного существа. Даже люди друг друга зачастую оценивают по поведению (что немного неверно). Эта статья рассчитана на тех, кто только приступает к реализации своего первого игрового ИИ. Я расскажу о видах перемещений, их преимуществах и недостатках, а также покажу на примере как можно реализовать тот или иной способ на языке C++. Замечания и критика, а так же свои точки зрения приветствуются.

Задача кластеризации – частный случай задачи обучения без учителя, которая сводится к разбиению имеющегося множества объектов данных на подмножества таким образом, что элементы одного подмножества существенно отличались по некоторому набору свойств от элементов всех других подмножеств. Объект данных обычно рассматривается как точка в многомерном метрическом пространстве, каждому измерению которого соответствует некоторое свойство (атрибут) объекта, а метрика – есть функция от значений данных свойств. От типов измерений этого пространства, которые могут быть как числовыми, так и категориальными, зависит выбор алгоритма кластеризации данных и используемая метрика. Этот выбор продиктован различиями в природе разных типов атрибутов.

В этой статье приведён краткий обзор методов кластеризации числовых пространств данных. Она будет полезна тем, кто только начинает изучать Data Mining и кластерный анализ и поможет сориентироваться в многообразии современных алгоритмов кластеризации и получить о них общее представление. Статья не претендует на полноту изложения материала, напротив, описание алгоритмов в ней максимально упрощено. Для более подробного изучения того или иного алгоритма рекомендуется использовать научную работу, в которой он был представлен (см. список литературы в конце статьи).