/ фото yuan2003 CC

Высокочастотные трейдеры – особая каста биржевых игроков. Мало, кто из них, снисходит до описания смысла своей профессии простым человеческим языком. Мы нашли блог Криса Стуккио, бывшего кванта, который решил написать краткую апологию HFT.

Речь идет не об оправдании профессии в социальном контексте, говорит Крис. Речь о неких интеллектуальных основаниях сферы человеческой деятельности, которую часто неверно понимают. В своем посте автор пытается рассказать о базисе, на котором построена биржевая торговля и высокочастотный трейдинг, и на примерах объясняет, почему трейдеры так озабочены сокращением задержек при осуществлении транзакций.

Примечание: для торговли на бирже необходим брокерский счет, открыть его в режиме онлайн можно по этой ссылке.

В 2014 году группа профессиональных разработчиков на Clojure под руководством Дмитрия Бушенко провела первые и единственные онлайн-курсы по языку Clojure на русском языке.

Специально для курса мы записали 71 оригинальное видео общей продолжительностью 17 часов 25 минут и 44 секунды. Курс пользовался успехом — пришло более 200 человек, но материалы в открытом доступе не публиковались.

Этот сайт — те самые материалы.

Мы публикуем их в том виде, в каком они есть. Лекции сами по себе связные, полные и самодостаточные. Они даже почти не устарели (на июнь 2016-го), хотя, конечно, появилось и много нового. Задания тоже можете порешать — это ровно те файлы, которые выдавались на дом слушателям курса в 2014-м.

(мопед не мой)

Проект TensorFlow масштабнее, чем вам может показаться. Тот факт, что это библиотека для глубинного обучения, и его связь с Гуглом помогли проекту TensorFlow привлечь много внимания. Но если забыть про ажиотаж, некоторые его уникальные детали заслуживают более глубокого изучения:

• Основная библиотека подходит для широкого семейства техник машинного обучения, а не только для глубинного обучения.
• Линейная алгебра и другие внутренности хорошо видны снаружи.
• В дополнение к основной функциональности машинного обучения, TensorFlow также включает собственную систему логирования, собственный интерактивный визуализатор логов и даже мощную архитектуру по доставке данных.
• Модель исполнения TensorFlow отличается от scikit-learn языка Python и от большинства инструментов в R.

Все это круто, но TensorFlow может быть довольно сложным в понимании, особенно для того, кто только знакомится с машинным обучением.

Как работает TensorFlow? Давайте попробуем разобраться, посмотреть и понять, как работает каждая часть. Мы изучим граф движения данных, который определяет вычисления, через которые предстоит пройти вашим данным, поймем, как тренировать модели градиентным спуском с помощью TensorFlow, и как TensorBoard визуализирует работу с TensorFlow. Наши примеры не помогут решать настоящие проблемы машинного обучения промышленного уровня, но они помогут понять компоненты, которые лежат в основе всего, что создано на TensorFlow, в том числе того, что вы напишите в будущем!

Некоторое время назад инвестирование в финансовые инструменты не относили к консервативным методам получения дохода, таким, как вложения в валюту или банковский депозит (вклад). Сегодня тренд меняется — в мире финансов начинают править бал высокие технологии, брокерам помогают программы и роботы, нарастает роль big data и сложных инструментов обработки колоссальных массивов информации. Однако всё это не отменяет базы — основных знаний и навыков, понимания структуры инвестирования в активы. И тем более, именно знание азов нужно частному инвестору. Взаимодействие с брокером – это работа в связке с профессиональным участником рынка, который помогает принимать решения, вникать в тренды и анализировать их — рано или поздно это даст синергетический эффект.


Сегодня мы решили создать небольшой ликбез для новичков финансового рынка и тех, кто хочет узнать о нём чуть больше.

От автора: я разработал и провёл десятки собеседований по программированию. Здесь я расскажу, как меня обыграть



Будем честными, большинство программистов не любят писать код на собеседовании. Некоторые даже угрожают уйти из профессии по этой причине. Но в ближайшее время ничего не изменится. Так что если вы действительно хотите получить работу, то придётся понять, как можно добиться успеха на этих собеседованиях. Я помогу вам. Мы изучим процесс, и я объясню, что именно я хочу добиться от собеседования, так что у вас сложится довольно чёткое представление, как его пройти.

Вслед за компаниями Theranos, uBeam и Lending Club в скандальную историю попал еще один член клуба «единорогов» (стартапов с оценкой за $1 млрд) – платформа для фрилансеров Upwork, пишет сайт zerohedge.com. Последний квартальный отчет обрушил стоимость компании. Сейчас Upwork находится в свободном падении: первоначальные инвестиции в $15,8 млн, сделанные в 2012-2014 гг., теперь оцениваются примерно в $7,3 млн.

В то же время третий за последние два года генеральный директор увеличил комиссию для пользователей сервиса более, чем в два раза. По факту, они отменили фиксированную ставку в 10% и привязали ее к заработку. Теперь исполнитель, получающий менее 500 долларов за разовый заказ, отдаст сервису 20% его стоимости (плюс комиссия за транзакцию).

Изучение открытого исходного кода – это лучший способ научиться писать качественный код, особенно если речь идет о новом инструменте с не полностью сформировавшимися стандартами. Одним из таких инструментов является React Native. Он постоянно дорабатывается, функциональность его API расширяется с каждым релизом, а количество библиотек растет. В то же время большинство обучающих ресурсов по работе с React Native очень поверхностны и не идут дальше вступительных рекомендаций. Но даже несмотря на это, изучение исходного кода должно быть нормой для каждого разработчика.

Я хочу представить 5 проектов с открытым исходным кодом, которые я изучаю сам и советую остальным.

Ранее мы рассматривали этапы разработки торговых систем и изучали способы проверки работоспособности робота с помощью исторических данных, но не уделили внимание еще одному важному аспекту — созданию самой стратегии работы на рынке. Сегодня мы восполним этот пробел и поговорим о том, что нужно учитывать при разработке стратегии для торгового робота.

Вступление

Давно хотел написать статью про образование в Computer Science, но руки не доходили. Решил все-таки это наконец сделать. Итак, о чем пойдет речь? Речь о том, что из себя представляет диплом MSc Computer Science топовых университетов США (во всех подробностях, включая основные курсы, книги и проекты) и как ему соответствовать.

Почему именно MSc? Это — некая развилка: с одной стороны после MSc — вы уже готовый к жизни инженер (да, речь идет о инженерной подготовке, как мне кажется это самое больное место в нашей системе образования), с другой — можно спокойно идти по пути PhD. Как известно, в PhD программу можно попасть и не особо умея программировать — особенно это касается теоретического Computer Science. С другой стороны найти работу программиста тоже дело не очень сложное, и часто не требует мощного образования. Но достигнув уровня MSc — вы получаете возможность разбираться как во всех новый идеях в Computer Science, так и возможность их воплотить в практику. То есть с одной стороны круто разобраться в каком-нибудь deep learning и сделать в нем что-то новое, а также взять и написать свою операционную систему (кто так сделал?). Причем вы не зажаты в рамки узкой специализации (если конечно продолжаете учиться). То есть вы теперь — универсальный солдат, готовый на все.

Надеюсь что эта статья будет полезна:
1. Студентам, которые хотят соответствовать высоким стандартам топ вузов США, или собирающиеся туда в аспирантуру по Computer Science
2. Профессионалам, которые хотят закрыть «дыры» и пробелы
3. Может кто-то из преподавателей возьмет на заметку для своих курсов.
4. Студентам, аспирантам американских вузов — хотелось бы тоже получить фидбэк, особенно касается последних трендов в образовании

Что же здесь будет написано? Минимум философии и общих мыслей: конкретная программа undergraduate и graduate курсов, конечно из дисциплин наиболее мне близких. Все курсы были лично прочувствованы на собственной шкуре, по этому и пишу. (Я пытался записаться на все интересные курсы, которые были, но мой основной упор — системное программирование, базы данных и искусственный интеллект. Отсюда конечно некий bias, но пытаюсь предложить более-менее универсальную программу).

В посте подробно рассматривается техника генерации случайных подземелий. Основной алгоритм генерации, пример работы которого можно посмотреть здесь, используется разработчиками игры TinyKeep. Оригинальный пост от разработчика был размещён на reddit.

Оригинальное описание алгоритма

1. Сначала я задаю нужное количество комнат – к примеру, 150. Естественно, цифра произвольная, и чем она больше, тем сложнее будет подземелье.

2. Для каждой комнаты я создаю прямоугольник со случайными шириной и высотой, находящимися в пределах заданного радиуса. Радиус не имеет большого значения, хотя разумно предположить, что он должен быть пропорционален количеству комнат.

Вместо равномерно распределённых случайных чисел (какие выдаёт генератор Math.random в большинстве языков), я использую нормальное распределение Парка-Миллера. В результате вероятность появления маленьких комнат превышает вероятность появления больших. Зачем это надо, объясню позже.

Кроме того я проверяю, что соотношение длины и ширины комнаты не слишком велико. Нам не нужны как идеально квадратные комнаты, так и сильно вытянутые.

3. И вот у нас есть 150 случайных комнат, расположенных на небольшом пространстве. Большинство из них наезжают друг на друга. Теперь мы осуществляем их разделение по технологии separation steering, чтобы разделить прямоугольники так, чтоб они не пересекались. В результате они не пересекаются, но находятся достаточно близко друг от друга.

4. Заполняем промежутки клетками размером 1х1. В результате у нас получается квадратная решётка из комнат различного размера.

5. И тут начинается основное веселье. Определяем, какие из клеток решётки являются комнатами – это будут любые клетки с шириной и высотой, превышающими заданные. Из-за распределения Парка-Миллера мы получим сравнительно небольшое количество комнат, между которыми есть довольно много свободного пространства. Но оставшиеся клетки нам также пригодятся.

6. Следующий шаг – связывание комнат вместе. Для этого мы строим граф, содержащий центры всех комнат при помощи триангуляции Делоне. Теперь все комнаты связаны меж собой непересекающимися линиями.

7. Поскольку нам не нужно, чтобы все комнаты были связаны со всеми, мы строим минимальное остовное дерево. В результате получается граф, в котором гарантированно можно достичь любой комнаты.

8. Дерево получается аккуратным, но скучным – никаких вам замкнутых ходов. Поэтому мы случайным образом добавляем обратно примерно 15% ранее исключённых рёбер графа. В результате получится граф, где все комнаты гарантированно достижимы, с несколькими замкнутыми ходами.

9. Чтобы превратить его в коридоры, для каждого ребра строится серия прямых линий (в форме Г), идущих по рёбрам графа, соединяющим комнаты. Тут нам пригождаются те клетки, которые остались неиспользованными (те, что не превратились в комнаты). Все клетки, накладывающиеся на Г-образные линии, становятся коридорами. А из-за разнообразия размеров клеток стены коридоров будут неровными, что как раз хорошо для подземелья.

И вот пример результата!

Осторожно — под катом много монстров анимированных гифок!

Недавно мы публиковали материал нашего читателя о терминологической путанице, которая окружает алгоритмическую и автоматизированную торговлю. В продолжение темы сегодня речь пойдет о том, как эта путаница влияет на профессиональную литературу (а вот еще один материал о книгах и образовательных ресурсах по теме).

Сам термин «Алгоритмическая торговля» сейчас настолько на слуху, что некоторые нерадивые авторы пользуются этим и втискивают его в название своих книг, чтобы привлечь читательское внимание.

Читатель видит такие книги и убеждается в том, что читает про алгоритмическую торговлю, когда на самом деле ему рассказывают об автоматизированной.

О биткоин я узнал с Хабра в 2010 году, по-моему это был пост alizar. Идея показалась мне интересной.

У меня всегда были достаточно мощные компьютеры, в студенческие годы я даже пытался участвовать в программах распределенных вычислений типа Folding@home, просто из интереса. Но я до сих пор задаю себе вопрос, почему за все это время я ничего не намайнил? Может быть потому, что как раз тогда у меня родился сын, и интересы были смещены в сторону выбора оптимальных по впитывающим свойствам подгузников.

Информация о развитии системы биткоин то и дело попадалась на глаза, и когда я уже почти собрался начать майнить на своем Core 2 Quad, оказалось что люди начали майнинг на GPU, когда обзавелся видеокартой помощнее, люди начали майнить на FPGA. История норвежского студента — Кристофера Коха, которую я прочитал года два назад меня вообще немного подкосила, и я начал думать о покупке майнера. Пока я думал, FPGA уступили место ASIC, так я и встретил 2015 год без единого биткоина.

И вот недавно я увидел пост об «облачном майнинге». Конечно, понятно, что это совсем не то, но мне стало достаточно интересно, чтобы я зашел на сайт, зарегистрировался и посмотрел панель управления.

В комментариях было много споров по поводу того, что риски слишком велики для доходности порядка 20%, по поводу курса и судьбы bitcoin вообще, заработаешь или не заработаешь, и тому подобное.

Поэтому я решил провести эксперимент: купил себе небольшой хэшрейт, который, по идее, должен мне через год намайнить заначечку в биткоин, о которой я всегда мечтал.

^{добавлено 25.11.15}
за эти полгода экспиремент показал себя удачным, так что регистрируйтесь, читайте отчет, и не забывайте проверять обновления.

Под катом вы можете посмотреть как выглядит сайт ребят из hashflare.io, если вы по какой-то причине не посмотрели сами, и результаты моего майнинга за неделю. Добавляйте пост в избранное, я буду его ежемесячно обновлять результатами намайненного, изменением курса биткоин, и через год можно будет сделать обоснованный вывод, кто оказался прав, кто виноват.

Позавчера мы ради интереса прошлись по компаниям, сидящим по-соседству — даже в самых стабильных задумываются о сокращении штатных расписаний и урезают бюджеты на обучение сотрудников.

Так что прокачивание своих навыков, будь ты уже знаком с кодом или только думаешь об этом, — теперь, похоже, личное дело каждого. Чтобы было проще сориентироваться, мы собрали курсы и полезные события для начинающих и продолжающих IT-специалистов и их окружения. Дневные и вечерние, оффлайновые и онлайновые.

Не забывай — количество мест на самых привлекательных курсах обычно ограничено и заканчивается стремительно! А некоторые так и просто стартуют совсем скоро — запрыгивай в уходящий поезд!

Всем доброго времени суток!

В этой статье я хочу поделиться своими знаниями на тему «Инвестиции и спекуляции на фондовом рынке», в частности речь будет о деривативах. Не пугайтесь этого страшного слова, так как после ознакомления с этой статьей вы будете разбираться не хуже любого профессионального трейдера. Обратите внимание, что разбираться, это не значит зарабатывать. Статья носит исключительно познавательный характер, и рассматривать будем на примере фьючерса на доллар, так как последнее время я наблюдаю повышенный интерес к этой теме у людей, никак не связанных с этим делом.

Почти все персональные компьютеры, выпущенные за последние несколько лет, обладают как минимум двухъядерным процессором. Если у тебя, читатель, не очень старый комп или не какой-нибудь бюджетный ноутбук, то, вероятнее всего, ты обладатель многопроцессорной системы. А если еще любишь играть в игры, то тебе доступно около сотни GPU-ядер. Однако львиную долю времени вся эта мощь пылится без дела. Попробуем это исправить.

Все помнят этот фильм? Какого черта он делает на Хабре? И вообще что тут делает подобный пост?
Наверное потому, что я считаю главным звеном в IT все таки человека, а точнее его мозги. Я попробую рассказать еще об одной возможности использовать свой мозг чуточку эффективнее. Одна из слабо задокументированных возможностей, которую мы используем каждый день, но не всегда даже об этом вспоминаем. Все описанное проверялось на мне. Если что-то я не пробовал, но рассказать об этом важно буду отмечать особо. Никаких наркотиков, аппаратов и издевательств над собой, только общедоступные легкие методики (короче, лег проспался и вперед, не вставая даже с кровати).
И да… Это до жути реалистично, на столько, что попробовав, вы не сможете не рассказать об этом.

Что бы не было лишних криков в комментах, попрошу всех кто ярых сторонников любой религии и конфессии, а так же убежденных эзотериков сразу поставить минус в карму и не читать дальше. Здесь не будет философии и великих вселенских тайн. А остальных прошу под кат — попробую рассказать о своей практике разгона мозга с помощью встроенных функций.

Расчищая Авгиевы конюшни на своем компе, взялся за структурирование накопившихся линков. Подумал, может и другим будет интересно то, что когда-то мне показалось достойным. Опять же, будет к чему отсылать с вопросом есть чо? «что почитать?»

Этот набор (порядка 400 ссылок) ни в коей мере не претендует на полноту или объективность. Наоборот, приглашаются все желающие дополнить и исправить (например раздел «Онлайн Курсы» подозрительно пуст). Если будет интерес, буду апдейтить этот пост новыми линками + апдейты отдельными постами оформлять.

Не стал я сюда давать ссылки на книги по нейробиологии и совсем заумные статьи (хотя много ссылок на оригиналы статей) — это тема для отдельного поста, наверное, с хорошим обзором. Если кому-то захочется почитать статью, к которой доступ закрыт — пишите, вышлю.

Много ссылок на английские сайты, я не стал их переводить, чтобы не вводить в заблуждение.

PS: я оставил ссылки как есть, чтобы было видно куда ведет. Если кого напрягает — пишите, апдейтом спрячу.

Здравствуйте! Вы забыли заплатить за интернет, провайдер заблокировал TCP и UDP, а про ICMP забыл, и любой ресурс пингуется? Тогда этот топик для вас!

Под влиянием "500 слов в минуту без подготовки" решил реализовать программу которая бы работала на большинстве платформ, так и появилось сиё чудо под названием «QuisyReader».