Le due risposte sono perfette, ma dal momento che hai richiesto 'll probabilmente anche se nei miei due centesimi. Dal momento che sono stato entrambi per sempre, so quando uno è usato più dell'altro. oggi può sembrare che sono molto lontani l'uno dall'altro. E si può pensare che ancora di più dopo aver letto quello che ho scritto. ma una volta che hai lavorato in entrambi i lavori professionalmente così a lungo come ho fatto io, è un gradiente.
Il era quando sono stato in grado di rispondere alla nostra domanda per me stesso. La differenza principale è il tuo approccio per risolvere ta problema.. Potrebbe sembrare il nome, ma devi sapere quando stai giocando a baseball e il you're giocando a cricket.
Mentre ci sono differenze quantificabili nel dovere percepito, e molto più suble di thes agli esempi, per i primi 10 anni della mia vita di programmazione, sono esattamente la dame cosa. questo era 95-2005.
E perché non possono sempre essere entrambi? Come ragazza del software, stai letteralmente codificando solo per raccogliere, convalidare, archiviare e recuperare dati contestualmente interessanti.
DATA SCIENCE:
Ho avuto la fortuna di lavorare nella fin tech quando mi sono trasferita a NY dopo aver lasciato (cough cough, cioè lasciato) la scuola, ma questo è facile rispetto ad oggi. Ho costruito modelli di previsione, pubblicare modelli saas prima che questa fosse una parola. Metto SOLO le credenziali accademiche, specialmente quelle della Ivy League, quando devo parlare con persone a cui interessa davvero. Scrivo codice per HEP ed è giusto per loro che io non faccia cazzate sulla scuola. Come programmatore, abbandonare era la vendita. In fisica applicata, hai quel documento prima e anche parla con te. E anche in quel caso ho dovuto spiegare con calma che le reti poco profonde non sono in grado di dut però il rumore delle collisioni di particelle a 8Tev. Devi catturare l'intero campo e
Ho costruito software quantistici e hft. Fondamentalmente un back tester professionista che ha scritto più algoritmi genetici della maggior parte dei chimici. Il trading quantistico è il modo più bizzarro per guadagnarsi da vivere. lo sviluppo degli algos erano solitamente automatizzati al 100% sulla base delle condizioni di mercato in tempo reale. è un if(MACD
La maggior parte del codice cosa reagisce a quella posizione e gestisce attentamente il rischio. Ma di nuovo, quelli sono numeri noti, o almeno dove c'era consenso.
Ma questo era noioso. I GA selezionano naturalmente le equazioni nel tempo con solo semplice matematica.
Così ho iniziato a cercare l'alfa usando tecniche che non avevano senso per nessuno. Non sapevo che quella era la mia prima vera mossa in quella che oggi chiamano scienza dei dati.
Esempio, uno dei miei modelli di trading di maggior successo e di lunga durata non aveva nulla a che fare con nulla. abbiate pazienza..
Sono stato molto bravo nella visualizzazione dei dati perché il mio lavoro prima di tutta la strada era un animatore. Comunque, di solito costruivo visualizzazioni grafiche degli algoritmi di swing trading. E nel commercio di oscillazione ci sono alcune regole sciolte basate sull'azione del prezzo di 3 punti del servizio della serie. Lower low o Higher L, HH/LH, LL/HR poi basato sull'azione della sua mossa nella prossima mossa ci si siede sulle mani o o comprare e vendere lo swing. L'unica cosa da pensare in quello scenario è confermare quella mossa e avere una strategia di uscita prima di qualsiasi commercio. Sì, stavo usando ogni modello statistico che puoi pensare.
ma solo nel caso, non voglio lasciarti appeso. Il più statisticamente accurato (o non, se quello che ho fatto per confermare l'azione di prezzo commerciabile erano tre cose. il mio MMA (media mobile mike, la mia propria creazione, l'equazione più redditizia che abbia mai roteato non fa molto per me, ma la squadra) sto divagando, un logico MA cross, stocastico rsi che attraversa 20 per lungo e scivolando oltre 80 per breve e la, la regressione lineare richiesta e livello su 20ish periodi o così.
So ow si sa come entrare e uscire mestieri. Questo è tutto. Il trading è avere la costituzione per giocare le tue regole. e questo ti porterebbe ad un margine di profitto di 3/1 su tutti i trade vincenti. Puoi sbagliare tre volte per ogni volontà ed essere ancora avanti.
La maggior parte delle persone fallisce in questo settore, io l'ho fatto - come trader manuale. Ho fatto tutti i miei soldi vendendo indicatori e strategie personalizzate e con alcuni saas che avrebbero previsto il tuo indicatore (o comunque hai derivato i due integrali dei dati.
Spero che tu legga tutto questo e stai pensando, non sapevo che il trading fosse. 1. ora mercato in movimento annuncio e mai commercio prima, 2. Uscire il vostro commercio è dove si fanno i vostri soldi, ma la voce 3. Seguire tutti gli altri matematicamente. Il che significa, BB, MACD e 2 ma. Una volta che pretendi di sapere come si muoverà il mercato, cominci a pensare di poter comprare los e vendere i massimi alla svolta. Poi sei senza lavoro in 3 mesi.
Perché ti ho detto tutto questo? Perché la confusione di quel capitolo è abbastanza folle.
Arriverò alla scienza dei dati in un secondo. Ma il punto a cui voglio arrivare non è risolvere i problemi, ma come li affronti senza paura, sapere che puoi avere il potere di dire ho fatto un errore, e uscire dal commercio.
L'algo più redditizio che abbia mai scritto e che fosse completamente automatizzato dall'entrata all'uscita, era qualcosa che ho messo insieme basandomi sulla scala cromatica a 12 note. Un giorno il mio grafico assomigliava a uno spartito e così, dato che questo era il modo in cui stavo pensando in modo abbastanza diverso alle mie strategie manuali (quelle che posso vedere accadere). Uno dei divertenti pensare di lavorare in finanza, se si fanno soldi, si codificano strategie basate sui compleanni dei tuoi amici immaginari.
I criteri che scrivo era se l'oscillazione corrente sta impostando, il mio pendolare avrebbe giocato nota intera ed è tonalità +- 12cents, che era lo spettacolo, ma la decisione reale è venuto da un modello ARMIA che prevedeva il HOLTma. E mentre prevedeva accuratamente la trade velocity avrebbe causato un'anomalia di prezzo, fuori dal grafico in entrambi i casi poi riprende subito dopo. c'era una probabilità del 70% di una mossa significativa tutto. Questo è tutto ciò che serve. Ma perché ho imparato nel corso degli anni non sempre relazione di eventi id andare a fare senso, o anche devono troppo avere un senso. Tutto quello che devo fare è misurare statisticamente la sua efficacia.
il rumore che stava facendo incazzare tutti quel giorno era in chiave, più on che off, che ha sparato quella statistica al 90%. La musica Price Action e una MA autoregressiva mi hanno fatto guadagnare abbastanza soldi per andarmene dal centro di Manhattan. Prendere un ufficio a China Town e imparare la scienza dei dati per i prossimi 4 anni.
Durante quella pausa ho trapuntato ER Charting Platform per Mayo, e una slot machine IOS. Questa è ingegneria del software. Divertente. Merda, ho fatto da ombra al chirurgo (ceo del software che stavo costruendo) per due settimane perché dovevo conoscere intimamente i flussi er. Id quel codice era buggato, qualcuno poteva morire. non solo ha fatto il grafico, è diagnostica assistita e ha ordinato farmaci autonomamente.
Questo è il confine tra il sapere davvero come scrivere codice e il sapere davvero come prevedere analizzare i dati.
Su questa nota. È ora di prendere un caffè. Spero che vi siate fatti una risata e che conosciate la sottile differenza.
Scusi, troppo presto e troppe parole da rileggere e controllare l'ortografia.
mike