Простейшая закономерность на рынке способна принести 100% прибыли

Именно так я наткнулся на одну простую, но крайне интересную закономерность: если в момент падения появляется свеча с объёмом, который в два раза превышает средний за последние 60 дней, — то на следующей свече часто начинается рост. Об этой идее упомянул довольно популярных трейдер spicy в твиттере.

Звучит почти как байка, но я решил проверить это на практике — с помощью кода, бэктеста и живой реализации на бирже.

https://habr.com/ru/articles/960670/

Алгоритмы и Структуры данных

Ансамблирование BERT для анализа логов, и почему вам может быть достаточно solo-модели

1 августа 2012 года торговая фирма Knight Capital развернула новую версию торгового ПО SMARS. Из-за ошибки при развёртывании на одном из восьми серверов осталась старая тестовая версия кода, из-за чего торговый робот начал неконтролируемо рассылать миллионы ошибочных заявок на покупку и продажу акций. Этот процесс длился около 45 минут и привел к убыткам в размере примерно 440 миллионов долларов — почти весь капитал компании.

https://habr.com/ru/companies/sberbank/articles/959580/

Алгоритмы и Структуры данных

Математическое моделирование в ORtools: задача планирования расписаний

Математическое моделирование, оптимизация, исследование операций, программирование в ограничениях … Продолжим двигаться в этом направлении.

Статья выполнена в рамках проекта “Make optimization simple”, который погружает в область бизнес задач с точки зрения математического моделирования и оптимизации. Посредством готовых библиотек демонстрируются примеры решения такого рода задач.

В этой статье разберем одну из таких постановок. На примере задачи планирования сменного графика сотрудников сети стоматологических клиник пройдем этапы: от формулирования бизнес ограничений до получения готового решения. Для моделирования и поиска решения будем использовать инструменты Python и библиотеку OR-Tools.

https://habr.com/ru/articles/735572/

Алгоритмы и Структуры данных

Порождающие шаблоны проектирования: структура и применение на простых примерах

В третьей, заключительной части статьи об основных шаблонах проектирования, мы рассмотрим порождающие шаблоны: абстрактную фабрику, строителя, фабричный метод, прототип и одиночку.

https://proglib.io/p/porozhdayushchie-shablony-proektirovaniya-struktura-i-primenenie-na-prostyh-primerah-2022-08-04

Алгоритмы и Структуры данных

Как обеспечить устойчивость распределенных систем: 7 основных стратегий

Высоконагруженные распределенные системы должны справляться с миллионами запросов в секунду, оставаясь стабильными даже при сбоях в базах данных или внешних API. Это возможно только при условии, что в основе системы заложены проверенные стратегии обеспечения устойчивости. В этой статье мы подробно рассмотрим, как нисходящие и восходящие шаблоны помогают минимизировать влияние отказов и эффективно управлять нагрузкой, обеспечивая стабильность и бесперебойную работу популярных приложений.

https://proglib.io/p/kak-obespechit-ustoychivost-raspredelennyh-sistem-7-osnovnyh-strategiy-2025-03-13

Алгоритмы и Структуры данных

Я решал LeetCode 600 дней подряд и что из этого вышло

Все знают о LeetCode — его можно любить, ненавидеть, презирать или даже бояться, но равнодушным точно не останется никто.

А для тех, кто все‑таки не знает, LeetCode — платформа для решения алгоритмических задач разной сложности и тематики, соревнований по скорости и производительности и просто общению с коммьюнити единомышленников по этой теме.

Эта статья - впечатления о моём 600-дневном марафоне на этой платформе, динамике моих скилов и ответе на главный вопрос “надо ли решать там задачи?”.

https://habr.com/ru/companies/betboom/articles/959246/

Алгоритмы и Структуры данных

Как изменится программирование в мире, где роботы и люди начнут писать код совместно

Программирование - это область, где человек и машина могут работать не только как два независимых элемента, но и как единая система. В этой статье хотел бы рассказать о моих мыслях насчет того, как роботизированные системы и искусственный интеллект изменят процесс разработки, и какие новые перспективы откроются для программистов в будущем, когда люди и роботы начнут работать над кодом вместе.

https://habr.com/ru/articles/961270/

Алгоритмы и Структуры данных

Ставка на GenAI: генеративные модели меняют правила игры в автономном транспорте

Автономный транспорт давно вышел за пределы закрытых полигонов и футуристичных историй. Он уже работает и приносит пользу бизнесу и людям. В России тягачи Navio два года возят реальные грузы коммерческих клиентов по трассе М-11 «Нева». А в США, Китае или Европе можно совершить поездку на роботакси. Тем не менее, восприятие технологии остается противоречивым. Видео, где автомобиль без водителя в салоне не может выехать с кольцевого перекрестка или воспринимает человека в майке с надписью STOP как команду к действию, усиливают скепсис и снижают доверие к результатам разработчиков. Почему компании, которые работают над технологией с 2009 года [больше 15 лет], не смогли добиться ее стабильной работы.

https://habr.com/ru/companies/navio/articles/961428/

Алгоритмы и Структуры данных

ИИ замедляет разработчиков? Почему промты съедают столько же времени, сколько код, и что с этим делать

Я — Евгений Сатуров, CTO Mobile в Surf. Год назад я купил команде подписку на Copilot Business, и будущее наступило. Но совсем не то, что ожидали: ручные промты продолжали съедать время разработчиков, а прорыва в продуктивности не произошло.

Показываю, почему так случилось и как Surf и другие компании решают проблему. Больше про воспитание ИИ и применение его в проектах читайте в ТГ-канале нашего CEO Владимира Макеева.

https://habr.com/ru/companies/surfstudio/articles/961548/

Алгоритмы и Структуры данных

По мотивам Хабра: рейтинг контента и пользователей на основе офелократии. Часть 1

В 2011-м и немного в 2015 году я принимал участие в разработке портала с прикольными роликами «Вы — очевидец» (далее «сайт»). Сейчас дни максимальной славы этого сайта прошли, и он стал хобби-проектом известного продюсера и телеведущего Ивана Усачёва.

В то время Хабр показал, что возможен успешный, коллективный, практически самомодерируемый блог. Это была революция в области IT-блогов (в моих глазах).

Поэтому я захотел разработать для «Очевидца» какую-то похожую систему оценок роликов, новостей и прочего. Я был очарован системой оценок и кармы Хабра. Но захотелось сделать ещё круче и с системным философским обоснованием.

Надеюсь, вы найдёте в этой статье что-то полезное, что позволит улучшить систему оценок для вашего проекта.

https://habr.com/ru/companies/ruvds/articles/961040/

Алгоритмы и Структуры данных

Зарабатываем, открывая позиции против трейдеров на bybit

Привет, Habr! В этой статье я хочу поделиться своим проектом — Telegram-ботом, который автоматизирует торговлю на бирже Bybit на основе сигналов из специализированного канала. Бот парсит сообщения из Telegram-канала @TokenSplashBybit, извлекает информацию о предстоящих "token splash" (это события, когда новые токены добавляются на биржу с возможностью получения airdrop), и открывает длинные позиции (лонги) в момент результата. Почему лонги? Потому что token splash на Bybit часто сопровождаются airdrop-вознаграждениями для держателей позиций, многие трейдеры начинают шортить подобные позиции - тем более учитывая, что часто на токены существуют много разных мероприятий, например, binance alpha и прочие. Толпа почти никогда не зарабатывает - так подобных трейдеров почти всегда отвозят наверх, ликвидируя и собирая стопы, что делает стратегию прибыльной в долгосрочной перспективе. Я не даю финансовых советов — это просто технический проект для энтузиастов автоматизации и криптотрейдинга.

Я собрал небольшую статистику вручную на основе исторических данных, чтобы показать потенциальную работоспособность подхода. Конечно, прошлые результаты не гарантируют будущих, и торговля всегда связана с рисками. Но всё же работаю с этим кодом уже не один месяц, и результат действительно соответствует ожиданиям. Давайте разберёмся по порядку: от идеи до полного кода с объяснениями.

https://habr.com/ru/articles/961846/

Алгоритмы и Структуры данных

Thefittest: зачем я пишу свою open-source библиотеку эволюционных алгоритмов

Эволюционные алгоритмы — это часть области искусственного интеллекта, которую называют вычислительный интеллект (Computational Intelligence). В отличие от «классического» машинного обучения, где всё завязано на строгих формулах и градиентах, вычислительный интеллект работает ближе к природе — через адаптацию, самоорганизацию и отбор. Если сказать проще, это способ искать оптимальные решения — максимумы и минимумы функций — по тем же законам, по которым эволюция ищет приспособленные формы жизни. Здесь решения «размножаются», «мутируют» и «соревнуются» между собой, а выживают те, кто ближе к цели.

Красиво? Да. А главное — это работает. С помощью эволюционных алгоритмов можно оптимизировать всё что угодно: от структуры нейросетей до формы деталей в инженерных системах или гиперпараметров моделей. Эволюционные алгоритмы применяются не только для оптимизации функций и нейросетей. Они подходят для AutoML, поиска архитектур (NAS) и настройки сложных AI‑пайплайнов — в том числе RAG‑систем и мультиагентных решений. И это не только теория — крупные исследовательские группы, включая Google DeepMind, уже применяют эволюционные методы даже в связке с LLM.

https://habr.com/ru/articles/961924/

Алгоритмы и Структуры данных

Алгоритмы генерации diff

Для разработчиков ПО diff — привычный способ представления изменений: мы используем diff для сравнения различных версий одного файла (например, во время ревью кода или когда мы пытаемся понять историю файла), для визуализации разницы между непроходящим тестом и его ожиданиями или для автоматического применения изменений к файлам исходников.

В каждом моём профессиональном и личном проекте рано или требовался diff для визуализации изменения или применения патча. Однако меня никогда не устраивала ни одна из свободно доступных библиотек diff. В профессиональной деятельности это никогда не вызвало особых проблем, но в личных проектах я копировал и модифицировал из проекта в проект собственную библиотеку. Однажды я рассказал об этом коллеге, и тот наставил меня на путь публикации моей библиотеки на Go (порта библиотеки на C++, которую я раньше копировал и модифицировал). И оказалось, что я сильно недооценивал то, насколько близка моя библиотека к возможности публикации!

https://habr.com/ru/articles/960290/

Алгоритмы и Структуры данных

Как журналист помогает выявлять серийных убийц с помощью алгоритма

17 октября 2014 года в мотеле маленького городка Хаммонд, Индиана, был обнаружен труп 19 летней Африки Харди. Вызванные на место полицейские почти сразу пришли к выводу, что это было убийство. На поиски убийцы ушло меньше суток — его обнаружили по записям камер наблюдения, установленных возле мотеля, а также по анализу телефонных разговоров жертвы (в номере был найден её телефон).

43-летний Даррен Ванн был арестован уже 18 октября и, как ни странно, совсем не был удивлён появлению полиции. Когда наручники защёлкнулись на его запястьях, Даррен повернулся и сказал полицейскому: «Наконец-то вы меня поймали». Так попался серийный убийца, жертвами которого стали ещё минимум шесть женщин. Но как полагали детективы, на самом деле счёт приближался к 20.

Примечательно в этой истории то, что полиция могла бы поймать Даррена Вана ещё за 4 года до этого. Но никто не хотел слушать Томаса Харгроува — бывшего журналиста, который помогает искать маньяков с помощью собственного алгоритма, о котором и пойдёт далее речь.

https://habr.com/ru/companies/first/articles/735282/

Алгоритмы и Структуры данных

Точечные фильтры: алгоритмы и их реализация

Фильтры играют важную роль в обработке изображений и сигналов, позволяя улучшить качество изображения, удалить шум, выделить интересующие области и многое другое. Существует несколько типов фильтров, используемых в цифровой обработке сигналов и компьютерном зрении. В этой статье мы рассмотрим точечные фильтры и изучим принципы их работы.

https://habr.com/ru/articles/735316/

Алгоритмы и Структуры данных

Как меняется сумма от перемены мест в графике производства

Меня зовут Ася, и я занимаюсь решениями по оптимизации в НЛМК-ИТ. Много лет я работала .NET разработчиком, мечтала о профессиональном росте. Коллеги из проекта по календарному планированию и графикованию поверили в меня и взяли в команду, несмотря на то, что на тот момент я не имела релевантного опыта. Я узнала, что математические модели востребованы и в металлургии. И вот мы выпустили в опытно-промышленную эксплуатацию проект оптимального планирования производства на основе класса программ Solver.

Здесь хочу рассказать об оптимизации очередей производства в прокатном и электросталеплавильном цехах НЛМК-Калуга

https://habr.com/ru/companies/nlmk/articles/734612/

Алгоритмы и Структуры данных

Особенности прогнозирования продаж и оттока в условиях неопределенности

Бизнес в современных условиях развивается стремительно. На динамику продаж, доходов, расходов оказывает влияние множество различных факторов, как внутренних (инвестиции, стимулирование отдельных каналов продаж, исследование рынка и т.п.), так и внешних – различные непредвиденные обстоятельства, вроде, пандемий, стихийных бедствий, исторические событий.

Такие общемировые события вносят свои коррективы в развитие бизнеса и оказывают влияние как в краткосрочном, так и в долгосрочном периоде. Для аналитиков подобные внешние факторы оказываются часто более значимыми, чем внутренние, поскольку наступление данных событий всегда означает крушение привычных тенденций. А это осложняет прогнозирование, заставляет отказываться от привычных моделей и искать новые подходы.

https://habr.com/ru/companies/beeline_tech/articles/735156/

Алгоритмы и Структуры данных

Чекни свой крафт: 8 признаков, что разработчик слишком залип в Minecraft

Думаешь, что твоя продуктивность падает из-за багов в коде? А может, все дело в том, что ты мысленно фармишь крипперов, пока твой PM объясняет задачу? Пройди наш тест и узнай, насколько глубоко ты провалился в пиксельную кроличью нору!

https://proglib.io/tests/chekni-svoy-kraft-9-priznakov-chto-razrabotchik-slishkom-zalip-v-minecraft

Алгоритмы и Структуры данных

Как быстро вычисляются логарифм и экспонента в компьютере?

Сегодняшняя статья посвящена методам быстрого приближенного вычисления двоичного логарифма и экспоненты/степеней двойки. Не все задумывались, как именно реализовано вычисление нелинейных математических функций в компьютере, который вообще-то умеет складывать и умножать, но не вычислять синусы или гиперболические тангенсы. Из школьных институтских времен вспоминаются ряды Тейлора, приближающие функцию полиномом в окрестности заданной точки, или интерполяционные полиномы Лагранжа, но как добиться действительно высокой точности приближения? А можно ли эти имплементации ускорить? Постараемся сегодня приоткрыть завесу тайны.

https://habr.com/ru/companies/smartengines/articles/734576/

Алгоритмы и Структуры данных

Реализация двустороннего A* на двух потоках

На Хабре можно найти немало статей, посвящённых оптимизациям поиска кратчайшего пути на графе. Я расскажу ещё про один подход. Речь пойдёт о распараллеливании алгоритма A* и исполнении его на двух потоках, а также о сложностях, с которыми я столкнулся при реализации, и их преодолении.

https://habr.com/ru/companies/vk/articles/731656/

Алгоритмы и Структуры данных

Координатный квест: как найти координаты и расстояния без регистраций и смс

Хочу поделиться своим опытом решения одной интересной задачки и описать весь проделанный путь.

Был обычный денёк, сидел я на работе и занимался своими айтишными делами. Ко мне пришел руководитель и сказал: «Нужно рассчитать дистанцию до границы регионов для этих адресов». При этом без всяких платных сервисов и API онлайн карт, и своими усилиями. Айтишник понял, айтишник принял, айтишник получил свою заветную эксельку и пошёл работать.

https://habr.com/ru/articles/735098/

Алгоритмы и Структуры данных