Психологическое восприятие цены — это и правда интересный нюанс. В данной статье о нем не сказано, так как в ней рассмотрен упрощенный вариант модели. Реальная модель является полноценной RMS-системой, которая действительно намного сложнее и учитывает множество самых разных факторов, в том числе и социологические. К сожалению, предоставить ее подробное описание в рамках статьи не представляется возможным, так как она уже используется в работе и относится к конфиденциальной информации компании.
Код из статьи, который Вы пытаетесь использовать для биржи, не работает, так как рассчитан на работу с уже подготовленными данными, а их подготовка является объемной работой. Целью статьи было предоставить сам метод работы, но можно проверить его на любых подобных данных, то есть на любой другой книге ордеров, используя формулы и код по ходу статьи. В данный момент я работаю над подобными исследованиями, возможно, информация из будущих статей также пригодится в решении различных задач.
Метод максимального правдоподобия тут неуместен, просто потому что сама выборка является ограниченной и цензурированной. Получить что-то вменяемое действительно есть как цель, но это не должно быть достигнуто путем "подкручивания". Устойчивое одностороннее распределение - это именно гипотеза.
Взгляните еще раз на гифку в статье - это самый идеальный "подгон", и проблема как раз именно в этом. Книга ордеров - это место, в котором статистические методы как минимум перестают быть надежными. В этом случае уже ML выходит на передний план.
В основе наших подходов лежит скорее эвристика, а не высокочастотный трейдинг. Основной целью было рассмотреть методы, которые в будущем могут облегчить и упростить решение задач, связанных с арбитражем.
Благодарю за столь детальный комментарий с подробным разъяснением. Результаты вышли следующими, это однозначно стоило рассмотреть:
Действительно, для основательной проверки того, что время жизни ордеров лучше всего описывается односторонним устойчивым распределением, нужны данные лучшего качества. Из-за ограничений API данные были еще хуже, ввиду чего параметры любого подходящего закона можно подкручивать к данным практически идеально, поэтому от данной идеи пришлось полностью отказаться.
В целом, все обусловлено принципами работы с большими данными и операциями над ними, поэтому решили пробовать извлекать полезную информацию из книг методами ML.
Во-первых, цепочек обменов может быть очень много. В этом случае поиск выигрышной стратегии, допустим, для двух арбитражеров с абсолютно одинаковыми техническими возможностями становится нетривиальной задачей. В предыдущей статье я как раз рассматривал пример, где наглядно показывается, что скорость вовсе не является гарантией успеха.
Во-вторых, на некоторых рынках, например, на p2p-платформах возможности для арбитража могут существовать неделями, но нет возможности для их автоматизации. В качестве примера также можно привести «синтетические» офферы: когда ставку делает сам арбитражер, создавая «звено» цепочки, вследствие чего модель становится вероятностной.
Конкретно эта статья получилась скорее обзорная. В следующих статьях тема обязательно будет раскрываться глубже, должно быть больше деталей про доходность.
Если считать доходность в «покупательной способности», то корзиночный арбитраж выходит эффективнее, то есть в единицах крипты будет становиться больше.
В данном сравнении дело не в истории появления самого водопровода, а в процессе его внедрения в жизнь. Ошибочно думать, что та система, которую мы имеем в наше время, вдруг появилась в один момент в истории и резко изменила всем жизнь. Изобрели водопровод еще до нашей эры, а внедрялся он в жизнь и совершенствовался вплоть до настоящего времени. Сколько различных видов существовало, а затем забрасывалось и оставалось под руинами в отдельных точках мира. И только когда человечество пришло к по-настоящему удобной системе, которая стала распространяться по всему миру, тогда действительно можно заявить, что именно она изменила жизнь.
Далеко ходить за дополнительным примером не нужно — самолет братьев Райт (Wright Flyer). Он не полетел, как надо, но смог пролететь небольшое расстояние несколько раз. Казалось бы, результат, которого добивались, не был достигнут, но это стало отличным концептом для развития авиации.
Согласен, что с точки зрения бизнеса у меня возникли бы такие же замечания, как и у Вас. Обосновать необходимость затрат на создание такой биржи очень трудно, однако, если не предлагать такие идеи, то, вероятнее всего, в отрасли будут приняты решения куда более простые, с менее продуманной вариативностью и выгодой для клиентов. Со стороны R&D я пытаюсь показать важность того, что следует использовать справедливые по отношению к клиенту механизмы, так как в долгосрочной перспективе это поможет избежать больших потерь.
В будущем я планирую раскрывать эту идею, поэтому приветствую вопросы и предложения для дальнейшего исследования.
Бывают естественная и искусственная монополии. Это не всегда плохо. И в том и другом случае это подразумевает какую-то стратегию действий(если речь идет о развитии рынка), если с этим ничего не делать приходят последствия, а вот готовы к ним или нет это уже другой вопрос. Например, в авиации(да и для всей логистики) я бы сказал, что должна быть монополия по управлению перевозками под государством и быть нейтральной.
А я вот не уверен, что западные перевозчики смогли бы подстроиться под наши реалии. Давили бы демпингом отечественных на момент выхода на рынок. В РФ слишком много не декларируемых правил, тем более в закрытых и регулируемых отраслях.
«price gouging»- это значительный выход за границы «трубки» в сторону повышения. Это происходит когда нужен заградительный барьер по цене( де-юро продаешь, чтобы например не терять лицензию, но де-факто никто не купит и не придется исполнять обязательства). Еще это происходит как реакция на шок, когда резко появляется дефицит товаров: у поставщика закончился товар, а у магазина его разбирают и спрос в короткий момент сильно превышает предложение. Не буду про спекулятивные случаи говорить.
А под динамическим ценообразованием в статье подразумевалось движение как вниз так и вверх. Кроме того, заложено правило, как базис, постоянно продавать, даже если это перестало быть выгодным, чтобы не создавать ситуацию дефицита, которая в долгосрочной перспективе вредна рынку.
Ооо… да) я хотел целую статью, но еще собрал не весь материал о том, что там происходит. Там особенно интересен момент с покупкой керосина, цена которого формируется не «рыночными» принципами. И целая цепочка посредников, кто сидит на этом процессе.
Тут чтобы правильно понять не надо привязываться к детализации. Это не «сложный товар»( когда состоит из множества мелких). Тут продается А-В, А-С, В-С. Т.е три разных товара с разным ценообразованием. Бывает когда при А-В-С пытаются вернуть участок по которому не пролетели и это большая проблема для ак: технологически там может стоять в буквальном смысле цена 0. Авиакомпании делают невозвратными такие «купоны»( технологический термин), но мало кто знает, что Таксы всегда возвратны, при любом раскладе. +бывает вынужденный возврат, когда по закону о защите прав потребителей по независящим от себя причинам(уважительным) не смог получить услугу.
Можно. Все зависит от того как выписаны «сегменты». Если везут разные авиакомпании на участках и нету кодшэр(договоренностей между ак одной выступать от лица другой). Т.е ак на втором участке просто не будет знать сел кто-то на первом или нет, да и бывает не заморачиваются этим.
Еще есть один фактор: это социально значимые направления с обязательной регулярностью и ценой. Такое направление дают в «нагрузку» с коммерчески выгодным. Понятно, что желание монетизировать «навязанный» маршрут никуда не девается.
Бывает, что А-В-С стоит дешевле чем А-В и значительно. Потому что А-С социально значим. Т.е можно купить А-В-С, с ручной кладью и выйти в В и не лететь в С. Такое авиакомпании не любят, но это никак не запретить. « изменились планы и решил дальше не лететь»
Психологическое восприятие цены — это и правда интересный нюанс. В данной статье о нем не сказано, так как в ней рассмотрен упрощенный вариант модели. Реальная модель является полноценной RMS-системой, которая действительно намного сложнее и учитывает множество самых разных факторов, в том числе и социологические. К сожалению, предоставить ее подробное описание в рамках статьи не представляется возможным, так как она уже используется в работе и относится к конфиденциальной информации компании.
Добрый день!
Код из статьи, который Вы пытаетесь использовать для биржи, не работает, так как рассчитан на работу с уже подготовленными данными, а их подготовка является объемной работой.
Целью статьи было предоставить сам метод работы, но можно проверить его на любых подобных данных, то есть на любой другой книге ордеров, используя формулы и код по ходу статьи.
В данный момент я работаю над подобными исследованиями, возможно, информация из будущих статей также пригодится в решении различных задач.
Метод максимального правдоподобия тут неуместен, просто потому что сама выборка является ограниченной и цензурированной. Получить что-то вменяемое действительно есть как цель, но это не должно быть достигнуто путем "подкручивания". Устойчивое одностороннее распределение - это именно гипотеза.
Взгляните еще раз на гифку в статье - это самый идеальный "подгон", и проблема как раз именно в этом. Книга ордеров - это место, в котором статистические методы как минимум перестают быть надежными. В этом случае уже ML выходит на передний план.
В основе наших подходов лежит скорее эвристика, а не высокочастотный трейдинг. Основной целью было рассмотреть методы, которые в будущем могут облегчить и упростить решение задач, связанных с арбитражем.
Благодарю за столь детальный комментарий с подробным разъяснением. Результаты вышли следующими, это однозначно стоило рассмотреть:
Действительно, для основательной проверки того, что время жизни ордеров лучше всего описывается односторонним устойчивым распределением, нужны данные лучшего качества. Из-за ограничений API данные были еще хуже, ввиду чего параметры любого подходящего закона можно подкручивать к данным практически идеально, поэтому от данной идеи пришлось полностью отказаться.
В целом, все обусловлено принципами работы с большими данными и операциями над ними, поэтому решили пробовать извлекать полезную информацию из книг методами ML.
Во-первых, цепочек обменов может быть очень много. В этом случае поиск выигрышной стратегии, допустим, для двух арбитражеров с абсолютно одинаковыми техническими возможностями становится нетривиальной задачей. В предыдущей статье я как раз рассматривал пример, где наглядно показывается, что скорость вовсе не является гарантией успеха.
Во-вторых, на некоторых рынках, например, на p2p-платформах возможности для арбитража могут существовать неделями, но нет возможности для их автоматизации. В качестве примера также можно привести «синтетические» офферы: когда ставку делает сам арбитражер, создавая «звено» цепочки, вследствие чего модель становится вероятностной.
Конкретно эта статья получилась скорее обзорная. В следующих статьях тема обязательно будет раскрываться глубже, должно быть больше деталей про доходность.
Если считать доходность в «покупательной способности», то корзиночный арбитраж выходит эффективнее, то есть в единицах крипты будет становиться больше.
В данном сравнении дело не в истории появления самого водопровода, а в процессе его внедрения в жизнь. Ошибочно думать, что та система, которую мы имеем в наше время, вдруг появилась в один момент в истории и резко изменила всем жизнь. Изобрели водопровод еще до нашей эры, а внедрялся он в жизнь и совершенствовался вплоть до настоящего времени. Сколько различных видов существовало, а затем забрасывалось и оставалось под руинами в отдельных точках мира. И только когда человечество пришло к по-настоящему удобной системе, которая стала распространяться по всему миру, тогда действительно можно заявить, что именно она изменила жизнь.
Далеко ходить за дополнительным примером не нужно — самолет братьев Райт (Wright Flyer). Он не полетел, как надо, но смог пролететь небольшое расстояние несколько раз. Казалось бы, результат, которого добивались, не был достигнут, но это стало отличным концептом для развития авиации.
Да, в данной статье описывается только CEX. Работу с децентрализованными биржами обязательно планирую рассмотреть отдельно в будущих статьях.
В данной статье я лишь исследую P2P-арбитраж с научной и технической точки зрения и не призываю никого уклоняться от налогов.
Это всего лишь опечатка. Спасибо, исправил :)
Для меня блокчейн — это в первую очередь единственный способ справиться с зашкаливающей бюрократизацией отрасли (IATA уже давно прорабатывает эту идею [https://www.iata.org/contentassets/2d997082f3c84c7cba001f506edd2c2e/blockchain-in-aviation-white-paper.pdf]). Все остальное — это уже приятные бонусы от данной технологии, в том числе и биржа по продаже ваучеров на ее основе.
Согласен, что с точки зрения бизнеса у меня возникли бы такие же замечания, как и у Вас. Обосновать необходимость затрат на создание такой биржи очень трудно, однако, если не предлагать такие идеи, то, вероятнее всего, в отрасли будут приняты решения куда более простые, с менее продуманной вариативностью и выгодой для клиентов. Со стороны R&D я пытаюсь показать важность того, что следует использовать справедливые по отношению к клиенту механизмы, так как в долгосрочной перспективе это поможет избежать больших потерь.
В будущем я планирую раскрывать эту идею, поэтому приветствую вопросы и предложения для дальнейшего исследования.
А под динамическим ценообразованием в статье подразумевалось движение как вниз так и вверх. Кроме того, заложено правило, как базис, постоянно продавать, даже если это перестало быть выгодным, чтобы не создавать ситуацию дефицита, которая в долгосрочной перспективе вредна рынку.
Бывает, что А-В-С стоит дешевле чем А-В и значительно. Потому что А-С социально значим. Т.е можно купить А-В-С, с ручной кладью и выйти в В и не лететь в С. Такое авиакомпании не любят, но это никак не запретить. « изменились планы и решил дальше не лететь»