Artwork

A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Why ML Can Predict the Weather, but Not Financial Markets

16:16
 
Megosztás
 

Manage episode 512604334 series 3474385
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/why-ml-can-predict-the-weather-but-not-financial-markets.
Why machine learning models fail in finance: noisy data, scarce samples, and chaotic markets make prediction nearly impossible.
Check more stories related to tech-stories at: https://hackernoon.com/c/tech-stories. You can also check exclusive content about #ai-in-finance, #ai-trading, #financial-markets, #trading-algorithms, #market-prediction-ai, #financial-data-noise, #synthetic-financial-data, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @hacker47950068. Learn more about this writer by checking @hacker47950068's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Financial data is just harder to work with than data in other domains, mainly for three reasons: Too much noise, not enough data, and constantly changing markets. Grigory Heron: The problem is that they only work in isolation. Nobody has managed to put them all into a single trading machine.

  continue reading

343 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 512604334 series 3474385
A tartalmat a HackerNoon biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a HackerNoon vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

This story was originally published on HackerNoon at: https://hackernoon.com/why-ml-can-predict-the-weather-but-not-financial-markets.
Why machine learning models fail in finance: noisy data, scarce samples, and chaotic markets make prediction nearly impossible.
Check more stories related to tech-stories at: https://hackernoon.com/c/tech-stories. You can also check exclusive content about #ai-in-finance, #ai-trading, #financial-markets, #trading-algorithms, #market-prediction-ai, #financial-data-noise, #synthetic-financial-data, #hackernoon-top-story, and more.
This story was written by: @hacker47950068. Learn more about this writer by checking @hacker47950068's about page, and for more stories, please visit hackernoon.com.
Financial data is just harder to work with than data in other domains, mainly for three reasons: Too much noise, not enough data, and constantly changing markets. Grigory Heron: The problem is that they only work in isolation. Nobody has managed to put them all into a single trading machine.

  continue reading

343 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás