На мой взгляд, вы так увлеклись сравнением методов, что подобрали не совсем корректные примеры.
В способах 1-3 вы в одну группу засовываете разные услуги/товары, которые лучше не смешивать.
1) Способ имеет право на жизнь, но ключи «как стать копирайтером» и курсы копирайтера" совсем разные, аудитория по которым ищет слишком разные вещи
2 и 3) вы мешаете разные услуги в группах, я бы подобное деление использовал только тогда, когда по этим ключам слишком маленькая частотность (например, в городе с населением меньше 50т человек). В остальных случаях я бы не стал, например, в одной группе рекламировать разные двигатели пежо.
SKAG — хорошая штука, но много гемора. Предположу, что в большинстве случаев все сводится к тому, что ключи с модификаторами широкого соответствия «перетягивают на себя одеяло» из-за чего нужно постоянно следить за ставками. Я со временем начал в некоторых проектах использовать похожую схему — я в одну группу загружаю ключи с модификатором широкого соответствия и такие же ключи с обычным широким соответствием, но со ставками в 2 раза меньше
Тестировал на одном клиенте данный сервис — расстроило то, что при загрузке показывается белый фон достаточно продолжительное время. Из-за этого не использую оптимайз
Очень занимательная статья.
Было бы интересно почитать похожую статью про получение финансовых прогнозов с рбк и технического анализа с investing com.
Также интересно почитать как вы применяете данные знания для аналитики: позволяет ли это анализировать акции «на потоке», возможно образовались какие-нибудь удачные паттерны анализа?
Смотрите, в столбце 30_days_growth выводится то, на сколько акция упала за последние 30 торговых дней, а в столбце after_30_days_growth выводится то, насколько вырастет акция за следующие 30 дней.
На примере первой строки. Акция упала за 30 дней на 19,4%, что является сильным отклонением. Если бы мы купили акцию в этот день, она бы выросла на 19,9% за следующие 30 дней.
Почему вывожу OHLC.
1. Это стандартная выгрузка Финама
2. Перед тем, как анализировать, я выбирал относительно какого столбца считать, на тот момент они мне были нужны (не стал использовать high, low из-за высокой волатильности)
Хотел рассмотреть именно растущий тренд без всяких отклонений типа обвала рубля и коронавируса.
Я предполагаю, что подобный анализ в рамках, например, обвала рубля покажет другие цифры, в результате чего статистика не будет столь показательна
Можно думать над перепрыгиванием из акции в акцию в условиях ясности курса, в данных условиях волатильность не дает даже подступиться к этой мысли.
Есть вероятность, что в дневных графиках есть лазейка, которая появляется из-за малого количества сделок по СБЕРП.
Ваш пакет уже почти стандарт рынка :) однако python дает больше возможностей в плане применения этой информации. Например я с помощью pandas отправляю всю статистику в BigQuery, чтобы потом сводить всю информацию в DataStudio
Сейчас не вижу в этом особого смысла: у меня всегда открыта среда разработки и мне для запуска требуется лишь заменить одну-две цифры и нажать запуск, это по времени не дольше выбора даты в интерфейсах)
Информация
В рейтинге
Не участвует
Откуда
Санкт-Петербург, Санкт-Петербург и область, Россия
В способах 1-3 вы в одну группу засовываете разные услуги/товары, которые лучше не смешивать.
1) Способ имеет право на жизнь, но ключи «как стать копирайтером» и курсы копирайтера" совсем разные, аудитория по которым ищет слишком разные вещи
2 и 3) вы мешаете разные услуги в группах, я бы подобное деление использовал только тогда, когда по этим ключам слишком маленькая частотность (например, в городе с населением меньше 50т человек). В остальных случаях я бы не стал, например, в одной группе рекламировать разные двигатели пежо.
SKAG — хорошая штука, но много гемора. Предположу, что в большинстве случаев все сводится к тому, что ключи с модификаторами широкого соответствия «перетягивают на себя одеяло» из-за чего нужно постоянно следить за ставками. Я со временем начал в некоторых проектах использовать похожую схему — я в одну группу загружаю ключи с модификатором широкого соответствия и такие же ключи с обычным широким соответствием, но со ставками в 2 раза меньше
Было бы интересно почитать похожую статью про получение финансовых прогнозов с рбк и технического анализа с investing com.
Также интересно почитать как вы применяете данные знания для аналитики: позволяет ли это анализировать акции «на потоке», возможно образовались какие-нибудь удачные паттерны анализа?
На примере первой строки. Акция упала за 30 дней на 19,4%, что является сильным отклонением. Если бы мы купили акцию в этот день, она бы выросла на 19,9% за следующие 30 дней.
Почему вывожу OHLC.
1. Это стандартная выгрузка Финама
2. Перед тем, как анализировать, я выбирал относительно какого столбца считать, на тот момент они мне были нужны (не стал использовать high, low из-за высокой волатильности)
Я предполагаю, что подобный анализ в рамках, например, обвала рубля покажет другие цифры, в результате чего статистика не будет столь показательна
Есть вероятность, что в дневных графиках есть лазейка, которая появляется из-за малого количества сделок по СБЕРП.