Багато інвесторів встигли розчаруватися в методах ML, що наразі застосовуються до фінансових ринків. Ми бачимо сотні статей в інтернеті, які розповідають як побудувати модель прогнозування ціни на біткоїн на завтра, однак лише небагато дослідників отримують позитивні результати. Причиною цього є спроба використовувати стандартні техніки ML для передбачення вкрай специфічних фінансових інструментів. Для рішень Computer Vision та NLP вже давно використовуються спеціальні алгоритми, розроблені для вирішення конкретних завдань. Чому фінансовий ML є винятком? 

На  вебінарі Олександр Проскурін розповість яку техніку і підходи необхідно застосовувати в фінансовому ML, які основні помилки роблять навіть досвідчені професіонали, намагаючись створювати прогнози по фінансовим ринкам.

Олександр Проскурін, Founder, CIO, Machine Factor Technologies

Олександр Проскурін — Founder та CIO компанії Machine Factor Technologies, яка консультує менеджерів з активів у галузі програм фінансового ML та алгоритмічної торгівлі. Його попередній досвід включає понад 4 роки роботи в галузі хедж-фондів, дослідження та впровадження стратегій волатильності та товарної торгівлі з використанням ф’ючерсів,  опціонів та позичених ETF. 

У складі команди Machine Factor Technologies Олександр розробляє різні алгоритмічні стратегії торгівлі з використанням алгоритмів ML та AI. Олександр також є співавтором пакету Mlfinlab — бібліотеки з відкритим кодом, яка реалізує різні інструменти ML, що використовуються в дослідженнях інвестиційних стратегій. Наразі Mlfinlab — один з семи найкращих алгоритмічних торгових пакетів Github.