Constructing long-short stock portfolio with a new listwise learn-to-rank algorithm

"A crucial difference lies in that for IR we only care about the accuracy at the top, but for longshort strategy we want both the top and the bottom to be accurate. To bridge this gap, we need a learn-to-rank method that emphasizes both the top and the bottom. In Song et al. (2017), the authors reverse the rank labels and fit the model twice, in the hope that the two models can predict the top and bottom respectively. In this paper, instead of the absolute stock returns, we focus on predicting the relative rank of the returns. This preference is explained not only by portfolio manager’s task to beat a relative index, but also by the difficulty of making value prediction. This difficulty mainly arises from the blurry boundary of the input information and the low information-noise ratio of financial data."

"Для обучения ИИ требуется обработать огромное количество данных, и использование большого количества высокопроизводительных графических процессоров помогает сократить время обучения. В случае ChatGPT, количество используемых параметров обучения выросло со 120 миллионов в 2018 году до 180 миллиардов в 2020 году и потребовало 20 000 графических процессоров для обработки данных. Для дальнейшего коммерческого использования ChatGPT количество графических процессоров понадобится увеличить минимум до 30 000 штук. В этих расчётах для оценки использовались чипы уровня NVIDIA A100.

NVIDIA, вероятно, выиграет от развития генеративного ИИ сильнее всех. A100 — универсальная система для рабочих нагрузок, связанных с ИИ. Чип обеспечивает производительность 5 петафлопс и на сегодняшний день является лучшим выбором для анализа больших данных и ускорения ИИ. AMD, в свою очередь, выпустила серверные чипы серий MI00, MI200 и MI300, которые тоже широко используются для приложений на базе ИИ. TSMC продолжит играть ключевую роль в связанной цепочке поставок, наряду с Nan Ya PCB, Kinsus и Unimicron, которые тоже смогут воспользоваться растущей волной спроса. Разработчики ИИ-чипов из Тайваня, такие, как GUC, AIchip, Faraday Technology и eMemory также выиграют от бума генеративного ИИ"

https://3dnews.ru/1082747/gonka-voorugeniy-ii-privedyot-k-burnomu-rostu-sprosa-na-graficheskie-chipi

https://www.youtube.com/watch?v=tDJnwc8Hioc&ab_channel=AlexanderD%27yakonov
#pytorch #dyakonov

Вдруг кто не знает, Александр Дьяконов - один из лучших специалистов и преподавателей по ML в России и мире, доктор ФМН, профессор, победитель ML соревов на каггл и много где ещё.

его ютуб-канал рекомендуется к полному просмотру, а блог к прочтению )
ещё есть телеграм-канал.

#learningtorank #ml #metric

лучшая иллюстрация работы метрик ранжирования

https://amitness.com/2020/08/information-retrieval-evaluation/

"Хотя многие компании уже прибегли к обходным путям для включения чат-ботов в свои программы и применяют API общедоступных моделей GPT, появление официального API ChatGPT, похоже, совершит революцию на рынке ПО. Над собственными ИИ-моделями работают многие компании, однако ChatGPT остаётся самым популярным и развитым вариантом."

https://3dnews.ru/1082768/openai-anonsirovala-reliz-api-dlya-integratsii-chatgpt-i-drugih-instrumentov-v-prilogeniya-storonnih-razrabotchikov

"Microsoft представила мультимодальную ИИ-модель Kosmos-1, способную анализировать содержание изображений, решать графические головоломки, распознавать текст, проходить визуальные тесты на IQ и понимать команды на естественном языке. Учёные считают, что создание мультимодального ИИ, способного работать в текстовом, аудио- и графическом режимах (включая видео), — ключевой шаг на пути формирования «общего искусственного интеллекта» (AGI), готового справляться с многопрофильными задачами не хуже людей."

https://3dnews.ru/1082777/publikatsiya-1082777

#robots #sex

https://3dnews.ru/1082775/tesla-prodemonstrirovala-novie-vozmognosti-chelovekopodobnih-robotov-optimus

#chess

Гата Камский бы не поверил )

https://www.youtube.com/watch?v=VQfgclxxQyY&ab_channel=LevitovChess

#timeseriesforecasting #competition #electricityprice

Угадайте, чья модель из 4 дата-сайентистов пока что лучше предсказывает цену на электричество в Техасе на сл 24 часа? )

Самая неинтутивная вещь про работу программиста: на каком-то уровне сеньорности чем больше времени ты пишешь код, тем хуже. И дело не в том, что надо уметь писать быстрее, а в том, что написание кода становится прокрастинацией, а максимальную пользу для компании человек мог бы наносить другими, более "менеджерскими" способами: планирование, дизайн, уточнение требований, поиск корнер кейсов, ревью, фидбеки, приоритизация, обучение менее опытных коллег etc. Но такая работа часто сложнее и менее комфортна, и потому эскапизм в родную IDE - как глоток свежего воздуха.

Кстати, про IDE - утащу из одного чатика инсайд от сотрудника Jetbrains:
> В JB было сделано внутреннее исследование, сколько кодят разработчики - и выяснилось, что почти по всем языкам это порядка 10 строк кода в день в среднем; потом это исследование решили не публиковать.

(Не знаю, насколько этому исследованию можно доверять, но сойдет как иллюстрация того, что не кодом единым).

Когда именно с этим парадоксом сталкивается конкретный IC, зависит от окружения. Эвристика простая: чем более ты сеньорный относительно прочих в своей команде/организации, тем меньше кода нужно писать. И потому на каком-то этапе карьеры надо либо осознанно перековываться в человеки-которые-[почти]-не-пишут-код, либо целенаправленно идти в такой орг, где личная максимальная полезность оказывается именно в написании кода, обычно это какие-то сложные специфические системы, и такого в индустрии маловато.

Еще, конечно, всегда можно вырулить в соседнюю область, которая дисконтирует предыдущую сеньорность, но это только временное решение.

Data science в футболе

Наткнулся на интересный подкаст про использованию ds в футболе

https://www.youtube.com/watch?v=MsuLggu3hu4

#ссылки

#books #fantasy #zhelazny #donnerjack #tanatos

"Он обитал в Непостижимых Полях, но присутствие его простиралось и за их пределы, проникая в самые дальние уголки Вирту. И являлся он, в некотором смысле. Властелином Всего Сущего, хотя у других также имелись основания претендовать на сей титул. Впрочем, его права были ничуть не менее прочными и обоснованными, чем у остальных, поскольку никто не мог отрицать факта существования его владений.

Он двигался среди обломков разбитых фигур - в прошлом обитателей Вирту. Те приходили сюда, подчиняясь его призыву или по собственной воле, когда конец их существования становился неопровержимым фактом. Порой он использовал определенные части для своих целей, но многие оставались лежать, пока не сровняются с землей; впрочем, некоторые их компоненты сохранялись достаточно долго. И когда он шагал мимо, обломки поднимались - в человеческом обличье или каком-нибудь ином, - чтобы пройти несколько шагов,произнести какие-то слова, сделать характерный жест, а затем вновь превратиться в мусор и пыль. Порой - как сейчас - он шевелил груды хлама посохом и смотрел, что будет. Если ему удавалось натолкнуться на какой-нибудь фокус или обрывочную информацию, ключ или код, имеющие некий интерес, он забирал их в свою обитель-лабиринт. Он мог превратиться в мужчину или женщину, отправиться в любое место, но неизменно предпочитал черный плащ с капюшоном, скрывающий поразительно хрупкую фигуру - мельтешение белого в мрачных тенях.

Обычно в Непостижимых Полях царило величественное молчание. Иногда возникали диковинные, невнятные звуки, исходившие словно из самых глубин огромных куч мусора - стоны энтропии; а когда они затихали, тишина становилась еще глубже. Чаще всего он покидал свои владения, чтобы услышать что-нибудь осмысленное - музыку, например. Вселенная не знала подобного существа. Ему давали тысячи имен и прозвищ, однако самым распространенным стало Танатос."

http://lib.ru/ZELQZNY/donnerdzhek.txt

#ml #interpretability #shap #facet

Новая интересная идея над SHAP. Как известно, каждая фича в рамках SHAP по каждому примеру получает некоторое значение, сдвигающее прогноз от среднего. А почему бы не рассмотреть фичу как вещественный вектор этих значений по всем примерам? Тогда у нас появляется возможность делать матоперации над векторами/фичами: считать углы, к примеру, тем самым выявляя фичи синергичные, ортогональные, и избыточны. Это красиво реализовано в библе Facet (pip install gamma-facet). Мне только кажется, они упустили, что переобучение модельки даст уже другие SHAP VALUES (особенно при мультиколлинеарности), и нельзя закладываться на единственный fit.

Показан реальный пример из строительной индустрии с CV и HPT. Очень интересны и красивы их симуляционные графики.

https://www.youtube.com/watch?v=fTQhfxZxavQ&ab_channel=PyData

https://3dnews.ru/1082821/mozgovie-implanti-ilona-maska-neuralink-zapretili-testirovat-na-lyudyah

#neuralink

"Объясняя своё решение, FDA обозначило десятки проблем, которые компания должна решить перед тестированием на людях, что является важной вехой на пути к созданию конечного продукта. Одна из важнейших претензий FDA — возможность того, что крошечные электроды могут мигрировать в другие области мозга. Такие провода могут вызывать воспаление, нарушать функцию в критических областях мозга и разрывать кровеносные сосуды, что может привести даже к смерти.

Также не лишены оснований опасения FDA по поводу системы дистанционной зарядки литиевых батарей импланта — при перегреве и выходе батареи из строя может быть повреждён мозг. Само устройство в процессе работы тоже может перегреться, что приведёт к поражению тканей мозга. FDA также подняло вопрос о том, будет ли возможность удалить устройство, не повредив мозг.

Neuralink занялась исправлением проблем, обозначенных FDA. Однако имеются серьёзные сомнения, что компания сможет быстро их решить, и осуществить обещание Маска начать испытания на людях весной. По статистике FDA, агентство одобряет в среднем только 66 % заявок испытаний на людях с первой попытки, после повторной заявки количество одобрений достигает 85 %. Компании, получившие разрешение на тестирование на людях, обычно предварительно проводят не менее двух раундов испытаний, прежде чем подавать заявку на одобрение FDA. Но такая неторопливость не устраивает Маска.

«Я мог бы имплантировать устройство Neuralink прямо сейчас, и вы бы даже не узнали», — уверен Илон. Недавно он заявил, что настолько уверен в безопасности устройств, что готов имплантировать их своим детям. Он также обещал, что Neuralink восстановит полную подвижность парализованным пациентам."

#забавно
Есть такая старая картинка с колодой карт, на которой изображены математики. Интересно, что есть и другие подобные колоды в интернете, довольно качественно оформленные.

#series #yourhonor #weekendmovie

Вы - строгий и беспристрастный судья, что вершит правосудие и всегда следует букве и духу закона. Но однажды ваш сын сбивает насмерть пешехода...

https://www.youtube.com/watch?v=oYqjcyRkqD4&ab_channel=Amediateka

#ml #python #antipatterns

Я впервые вижу технически валидный, но НАСТОЛЬКО бездарный ML-код. Писавший не понимает совершенно, что делается, зачем, почему так, что такое fp64 vs fp32, feature engineering, early stopping, pipeline, cv, baseline, timeseries, transformed target. Не понимает даже языковых конструкций.

При этом, что удивительно, его код компилируется и набирает лайки. И типа проблема решается. Датасайентист, чо уж там. Вроде модельку зафиттил, графички нарисовал, выводы хорошие сделал, а в башке - пустота. Это, безусловно, жемчужина. Рекомендуется к изучению и разбору, как не надо делать. Меня удивляет, где они подобное копипастят, везде же говорится, что это антипаттерны и так делать не надо. Они как-то сами до этого доходят, избирательно читая доку?

P.S. Стало немного понятнее. Это оказалось "копипастой копипасты". Но всё равно, как мог оригинальный автор так накривить?

https://www.kaggle.com/code/rodsaldanha/stock-prediction-pytorch/notebook

Я думал, что повидал уже многое. Но этот шедевр говнокодинга "превосходит ожидания".

#games #saturnalia

"События Saturnalia развернутся в вымышленной итальянской деревне Гравой, после проведения древнего ритуала оставшейся почти без жителей. Игрокам предстоит выяснить тайну случившегося, решая головоломки и избегая монстров.

Обещают четырёх героев с разными умениями, изменение структуры деревни после гибели, нелинейный сюжет, а также рисовку и анимацию на основе покадровой съёмки и технологии ротоскопирования."

https://youtu.be/v1qGfWjlv8s