Tired of ads? Upgrade to paid account and never see ads again!
О мета магазине вещей от мелких производителей
ens_a_se
Узнал я о таком use case:
Дизайнер одежды и швея, не имеющая своей точки сбыта, хочет упростить продажу своих вещей. Через магазины это делается так - они берут вещи на реализацию, половину выручки забирают себе - половину швее. Обычно такие сделки не оформляются нигде и поэтому швея не защищена - могут продать вещь, но денег не дать.

я, конечно первым делом подумал о своем интернет магазине. Но швея, в моем случае, не достаточно квалифицированна, чтобы его поддерживать даже. Следующая проблема с интернет магазином, как видит швея, - это отсутствие шоу рум. Допустим, вещь понравилась - но хотелось бы посмотреть в живую. Домой пускать не хочется непонятно кого.

В связи с этим, возникает естественная потребность в некотором сайте-агрегаторе вещей таких вот мелких домашних производителей. Что-нибудь российского пошиба. Я это вижу как-то так - создаешь там страницу, выкладываешь вещи и стоимость. Потом покупатель указывает свои мерки и говорит какая модель ему нравится. Часть выручки идет к создателю сайта. То есть такой сайт это как airbnb в продаже одежды - открывает путь индивидуальным предпринимателям на рынок. Знаете что-то такое на российском интернет рынке?

кому интересно - стажировка в криптографи ресерч
ens_a_se
Мне тут прислал некий знакомый моего бывшего одногрупника письмо, представленное ниже.

Наша компания ищет стажеров на 3-4 месяца в 2015 году. Любые месяцы подряд, какие удобны.

Требуется человек со знанием программирования под Windows, C++ (STL, Boost), C# (WPF, WCF, TPL Dataflow). Не обязательно все из этого, но идею понимать нужно. Английский - на уровне прохождения собеседования по телефону. Проживание в Сан Франциско или окрестностях, зарплата, виза. Компания, которая ищет стажеров - Cryptography Research.
http://l.facebook.com/l/WAQFjkHXOAQGjJ5JoSrcieSW2tkYVOhOndChI7i1xWWiXFA/www.cryptography.com/company/about.html

Резюме присылать ему - https://www.facebook.com/a.kochepasov.

гипотеза о влиянии кризиса на разные индустрии
ens_a_se
Есть у меня датасет содержащий balance sheet data для японских публичных компаний с 2007г по 2010. Одна из закономерностей, что я нашел - это что кризис ударил по спросу сильнее для поставщиков промежуточной продукции, чем конечной. Например, производители моторов для машин получили на примерно 10 процентов более сильное падение продаж, чем производители машин. Обьяснил я это запасами на складах у производителей машин - новые закупки впрок не делают, чтобы увеличить доступную ликвидность, в которой дефицит в период кризиса по многим причинам. Производители метала - так же пострадали больше, чем его потребители - manufacturing industries.
Помимо этого, я вижу, что retail industries пострадали меньше, чем whole sale.
Вангую! То есть гипотеза - есть пищевая цепочка: поставщики материалов, компонетов, конечной продукции, оптовые компании, розничные компании. Они отсортированы по удаленности от конечного потребителя. Так вот, волна падения спроса должна бить по ним именно в таком порядке. Что думаете?

Открылся стэк по экономике
ens_a_se
Ура-ура. http://economics.stackexchange.com/

Пост про Сицилию
ens_a_se
Ездил я с женой и ее друзьями на Сицилию в июле.

Жили мы в Сиракузах по airbnb в хорошей двушке (если кому надо могу дать ссылку). Сняли машину и объездили пол острова.

Основная фишка Сицилии - на мой вкус - это древнегреческие развалины. Хотя моя жена и ее друзья предпочитали отдых на пляжах, но я все-таки убедил их посетить археологический парк рядом с домом. Тут жил Архимед, тут 2 года жил Платон, и даже пытался здесь реализовать свое Государство. Развалины в Сиракузах:
IMG_20140711_162550
Под катом - фото и немного текста.
Read more...Collapse )

почему продажи в ретеил в Японии росли во время кризиса?
ens_a_se
Собственно, я не знаю как это обьяснить. В моем датасете публичных японских компаний - рост у ретейла на 4 процента в 2010 по сравнению с 2009. У других индустрий падение продаж на 5-10 процентов. В том числе у wholesale trade на 6%. Есть идеи?

Стохастический мат. анализ и его применение к оценки деривативов
ens_a_se

Ходил я тут, ради расширения мат. кругозора, на курс по стохастическому анализу. Смысл, если коротко, в том, что у мы рассматриваем не только непрерывные функции, но еще и функции со скачками, описываемые случайными процессами. То есть обычно df(x)=a(x)*dx, а тут еще добавляется терм +b(x)*dW, где dW - как правило нормально распределенная величина. Процесс получается случайным, понятно, что функция не диффиренцируема вообще говоря. Но даже имея такой неудобный объект, получены интересные результаты. Например, в некоторых случая можно найти решение уравнения dS=a(x,t)dt + b(x,t)dW, то есть функцию S. Или можно найти матожидание, вариацию S. Или можно получить уравнение в частных производных описывающее некий другой процесс F, зависящий от S. В обшем, много всего интересного. А потом еще можно к этому всему добавить случайные скачки (экстремальные события), которые распределены по Пуассону как правило. Скачки моделируют внезапные события, такие как терракт на нефтяных вышках, если говорим о ценах на нефть.

Для чего оно нужно в финансах - это как раз проще всего. Допустим, мы описали процесс поведения некой акции dS=a(x,t)dt + b(x,t)dW, мы хотим сделать портфолио которое минимизирует наши риски. Для этого, допустим, мы используем так называемый опцион который, не вдаваясь в финансы, дает нам в момент T такую прибыль max(S(T) - K, 0). Определение опциона говорит нам только цену в момент T. То есть время, когда опцион исполняется. Мы хотим знать его цену в любой момент времени до T. Это можно узнать использую матаппарат стохастического анализа. Опционы бывают разные, и для каждого выражение будет разным. Можно сделать тоже самое для бондов и фьючерсов. Все это нужно для составление безрискового порфолио.

Вообще, вся эта тема в первой половине века появилась от физиков - Броуновское движение, Вайнеровские и Марковские процессы и тд. Много русских фамилий - Колмогоров, Гирсанов, Новиков и другие.

Я тут думаю - какие приложение у этого матаппарата есть, скажем, в компьютерном зрении. Или может еще где-то.

Об эмпирическом анализе и эконометрике
ens_a_se
Ввиду недавних событий, занимаюсь я после работы и по выходным чтением статей по эмпирическому анализу, а также делаю анализ сам на данных по Японским компаниям используя STATA. Так вот что удивительно относительно статей в этой области:
1. Не опубликованы: много статей не издано ни в каком журнале, а лишь working paper of international monetary fund/world bank/etc. Большинство статей которые все-таки в журнале - не в high ranked journals. Может гугл выдает не те статьи? Я хз.
2. Оформление статей: часто крупный шрифт, полуторный или двойной интервал и целые страницы под таблицы.
3. Теор база: мне кажется обычно (может быть от необразованности в экономике), что раздел теоретический базис и раздел эмпирический анализ - не имеют ничего общего. То есть они пишут какие-то супер общие модели в теории с кучей формул и коэффицентов, а затем никогда не ссылаются на них в эмпирическом анализе. А так можно вообще?

У меня лично возникают сложности с интерпретацией графиков и таблиц, которые я получил. Например, я сравниваю два кластера - экспортеров и не экспортеров. Для каждой компании у меня есть отношение ALP= revenue/number_employees. Если поделить mean value для всех экспортеров на mean value для всех не экспортеров, то для всех индутрий получаются некие цифры, почти для всех больше 1. Заключаю, что в целом - по этому критерию эффективности - экспортеры во всех отраслях эффективнее. И еще могу сказать, что особенно это заметно у Transportation, communication, electric, gas индустрий (в основном, естественные монополии - японская РЖД, японские газовые и электрокомпании). Но вот почему особенно у них? Я не знаю какую интерпретацию дать. Получается, что выручка на человека в естественных монополиях выше, чем в других местах. Либо у них всегда выручка выше, а людей меньше и потому нельзя сравнивать ALP для одной индустрии с ALP для другой?
Далее, для производителей (manufacturers) получается что экспортеры имеют ниже выручку на человека чем не экспортеры. И вот почему? Я посмотрел на производителей подробнее - разбив их на группы (машины, измерительные приборы, химия и тп) - для всех групп получается тоже самое. Хрен пойми вот почему.

Самообразование
ens_a_se
Я тут в очередной раз задумался о планировании самообразования. Как всегда, есть ограничение по времени и потому было бы интересно ваше мнение что важнее, а что - нет. Цель - в конечном итоге повысить свою конкурентоспособность на момент окончания PhD. Так как мое PhD по computational biophysics, только самой этой степени, боюсь, будет маловато. Хотелось бы найти работу в области где пересекается матан и программирование.
Итак, что я изучил за последние полтора года:
1) Computer vision - так называемые вариационные методы и связанные с ними алгоритмы - shape from shading, bilateral filtering, retinex, etc (выложил код на гитхабе). То есть я знаю некоторые методы и некоторые алгоритмы, но широта кругозора не велика.
2) Shape analysis - тоже вариационные методы, метрические пространства, функан и тд. Применяется для сопоставление геометрических объектов, поиска по геометрическим объектам (например, по 3D скану лица найти человека).
3) Matlab - изучил не вдаваясь сильно в детали примудрости, могу быстро прототипировать на нем.
4) Python - довольно активно стал использовать как основной скриптовый язык для преобразования форматов, простого анализа данных, работы с файловой системой и тд. Но знаю язык не глубоко.
5) Немного изучил Blender, могу делать простую трехмерную анимацию, рисовать всяческие сетки.

Теперь о том куда идти:
1) Углубить знания в одной из перечисленных выше областей, ввиде того, что в каждой из них я не могу сказать, что я глубоко разбираюсь. Или это не особенно важно? Допустим, если я буду искать работу в области обработки изображений - достаточно ли того, что я прочел и реализовал 7-10 довольно продвинутых алгоритмов? Или нужно иметь законченную картину области в голове?
2) Изучить CUDA - тут есть коллега, который делает контору по обучению этой технологии. Можно воспользоваться его материалами и, так сказать, экспертной оценкой моих решений его задач. Нужно ли это или работодатель понимает, что небольшое дело изучить еще одну технологию?
3) Пойти на курс по финансовой математике. Я могу воспользоваться тем, что я в академии и посещать курс по Asset Pricing или по Timeseries Data Analysis. Будет ли мне это в плюс?
4) Повторить классические алгоритмы и структуры данных. Типо там сесть и реализовать основные сортировки, алгоритмы на графах, и прочее. Полезно ли сейчас или лучше отложить до того момента как защита будет ближе?
5) Участвовать в top coder - вспомнить каково это олимпиадное программирование. Это кто-то кроме гугла спрашивает еще? Стоит сейчас заниматься или отложить?
6) У меня есть пробелы в знаниях в многопоточности (я тут использую многопроцессность и MPI), стоит ли потратить время на этот аспект и на каком уровне нужно разбираться в этой теме?
7) Альтернативный вариант - сделать какое-нибудь маленькое приложение/коммит в библиотеку с открытым исходным кодом, полезное людям. Какое именно - не знаю. Но, например, реализовать какой-нибудь фильтр в OpenCV. Или сделать простое приложение для Андроида (но с другой стороны, я не хочу конкурировать с многчисленными андроид девелоперами).
8) Ничего такого не изучить, заниматься только своей научной работой. Для того, чтобы закончить с как можно большим количеством публикаций по теме молекулярной физики, выч биологии.

(no subject)
ens_a_se
Пока на Украине революция, некие неизвестные мне пацаны делают дополненную реальность. Местами сайт у них с дохлыми линками, но в целом - занятно.
http://augmentedpixels.com/about/

You are viewing ens_a_se