Будущее данных, торговли и количественной индустрии с децентрализованным ИИ скачать в хорошем качестве

Будущее данных, торговли и количественной индустрии с децентрализованным ИИ

Запуск нового курса: Agentic AI for Trading уже доступен. Научитесь создавать агентные рабочие процессы для тестирования стратегий на Python, ИИ, который может рассуждать, использовать инструменты и сотрудничать для преобразования торговых идей в комплексные скрипты. Скидка 70% в течение ограниченного времени! → https://quantra.quantinsti.com/course... . . Научитесь применять ИИ и машинное обучение в торговле на практике. Программа EPAT по машинному обучению и ИИ: https://bit.ly/3WYekfj Бесплатный курс для начинающих в удобном для вас темпе: https://bit.ly/3L8Rn6E Применение ИИ в торговых стратегиях: https://bit.ly/47qvDdN ИИ в управлении портфелем: https://bit.ly/4on6fwE ---- Это критическое обсуждение будущего количественной индустрии на ближайшие 3-5 лет. Мы исследуем такие масштабные переменные, как общий искусственный интеллект (AGI), квантовые вычисления и децентрализованные сети, и их влияние на структуру рынка. Выровняет ли ИИ с открытым исходным кодом условия конкуренции для малых компаний, или же проприетарные модели сохранят преимущество перед гигантами? Мы углубляемся в прогнозы относительно низко- и среднечастотной торговли, коммерциализации моделей и роста рынков прогнозирования за пределами традиционных финансов. ⏱️ Видеоразделы (Оглавление) 0:00 - Введение: Взгляд на следующие 3-5 лет 0:49 - ИИ с открытым исходным кодом против проприетарных моделей: Будущее конкурентов 1:45 - Теория «Прилив поднимает все лодки» о разделении компаний 2:26 - Выровняет ли ИИ условия конкуренции для новых участников рынка количественных методов? 2:42 — Децентрализованное сетевое прогнозирование (включая спортивные данные!) 3:17 — Почему всё, что находится за пределами финансов, начнёт всё больше походить на трейдинг 3:29 — Распространение рынков прогнозирования и количественных методов 🎓 Приглашенные эксперты: Продипта Гош — вице-президент, QuantInsti Маттео Кампеллоне — председатель и руководитель исследовательского отдела, Brain Димитри Бьянко — основатель, Fancy Quant Файсал Мохаммед — вице-президент по торговым операциям, Zerodha Питер Коттон — технический директор, Global Strategic Minerals Corporation 🎯 Что вы узнаете: Потенциал моделей ИИ стать стандартизированными и открытыми. Аргументы в пользу того, почему малые фирмы могут не столкнуться со значительным отрывом от крупных фирм в ближайшем будущем. Где будет существовать истинное конкурентное преимущество в сфере низко- и среднечастотной торговли. Растущее влияние децентрализованных сетей данных на анализ рынка. Почему подход количественного трейдинга распространяется на другие отрасли. 💡 Ключевые выводы: В отрасли преобладает мнение о выравнивании условий конкуренции благодаря инструментам с открытым исходным кодом. Настоящие инновации могут происходить на периферии и через децентрализованные сети. Самым значительным изменением может стать распространение количественных методологий в нефинансовые сектора (рынки прогнозов). ✅ Идеально подходит для: Исследователей и технологов, занимающихся количественным анализом и создающих системы будущего. Основателей финтех-компаний, оценивающих конкурентные преимущества (защитные барьеры). Всех, кто отслеживает влияние общего искусственного интеллекта и децентрализации на рынки. Ключевые слова Будущее количественного анализа, ИИ в финансах, ИИ в трейдинге, децентрализованные финансы, DeFi, квантовые вычисления, рынки прогнозов, ИИ с открытым исходным кодом, собственные модели, выравнивание условий конкуренции, количественная стратегия, низкочастотная торговля, конкурентное преимущество, будущее финтеха, структура рынка, децентрализованные данные #ДецентрализованныйИИ #КвантовыйТрейдинг #ОткрытыйИсточник #РынкиПрогнозов #ФинансовыйИИ