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算法管理原则
请介绍给David Stark，dcs36@columbia.edu的所有信件。对本文较早草稿的评论，批评和建议，我们感谢克里斯·安德森，乔纳森·巴赫，乔纳森·巴赫，巴勃罗·博克斯科夫斯基，安吉尔·克里斯汀，乔普·科特里森，埃琳娜·柯西森，埃琳娜·埃斯皮西托，吉尔·艾尔，吉尔·艾尔，吉尔·艾尔，gernot liina moe，lina moe pais paim paim paim paim，拉赫曼（Rahman）和史蒂文·瓦拉斯（Steven Vallas）。我们特别感谢詹姆斯·麦克纳利（James McNally）在研究和写作阶段的帮助。我们还从朋友和同事的见解和反馈中受益，我们介绍了这项工作：哥伦比亚大学的代码研讨会；斯坦福大学的工作，技术和组织中心；哥本哈根商学院的组织系；巴黎Sciencespo组织社会学中心；以及智利圣地亚哥的Públicos中心。
算法信息理论
算法信息概念的原始表述独立于R.，J。Solomonoff [10]，A。N. Kolmogorov [11]和G. J. Chaitin [12]。二进制字符串X的信息内容I（x）定义为最小程序的大小（二进制数字），用于计算x的规范通用计算机U。（计算机u是通用的，意味着对于任何其他计算机，都有一个前缀！l，使得iLi使您执行与程序P制作M完全相同的计算。）两个字符串的联合信息i（x，y）被定义为使您计算两者的最小程序的大小。以及给定y的条件或相对信息l（x 1 y）定义为最小程序的大小，供u从y计算x ..标准计算机U的选择最多在这些概念的数值中最多引入0（1）的不确定性。（o（f）读取“顺序o（f”，并表示一个函数，其绝对：ute值由恒定时间f。）
算法辅助与建议有关...
当算法提供风险评估时，我们通常认为它们是对人类决策的有用意见，例如将风险评分提交给法官或医生时。但是，决策者不仅可以对算法提供的信息做出反应。决策者还可以将算法建议视为默认行动，使他们偏离算法，例如当法官不愿推翻被告的高风险评估时，或者医生担心偏离推荐程序的后果。为了解决算法援助的这种意外后果，我们提出了联合人机和机器决策的主要代理模型。在此模型中，我们考虑算法建议的效果和设计不仅通过转移信念，而且通过改变偏好来影响选择。我们从制度因素（例如避免审计的愿望）以及行为科学中良好的模型中激发了这种假设，这些模型可预测相对于参考点的损失厌恶，这是由算法设定的。我们表明，与建议有关的偏好创造了决策者对建议过于响应的内部偏好。作为一种潜在的补救措施，我们讨论了从战略上扣留建议的算法，并展示它们如何改善最终决定的质量。
算法交易bot
摘要 - 我们的目标是通过建立算法交易机器人来深入研究金融机器学习领域。这将用于做出更好的投资决策并寻求更多有利可图的交易。交易者花费了很多时间来连续监控交易。可以通过交易机器人来监视这些活动，从而节省了不断监督的成本和时间。这将导致交易成本降低。这也将大大减少交易交易时人类错误的可能性。该机器人可用于苹果，微软和特斯拉（AAPL，MSFT，TSLA）等股票市场公司的机构投资者和大型经纪公司，以及比特币和以太坊（例如BTCUSD，ethusd）等加密货币投资。我们使用集合学习和支持向量机的概念实现了两种机器学习算法。将随机的森林回归者实施到长期投资的买入交易策略中，并将支持向量回归器实施到短期投资的剥离交易策略中。我们还使用了回测进行了成功部署。
Nebius Group NV宣布2024年第三季度财务业绩
算法交易（也称为自动交易）涉及使用计算机算法根据预定义的标准自动生成买卖订单。这种方法与手动交易一样，这不是一项富裕的业务，并且确实对市场影响有所担忧。但是，没有任何法律或规则可以阻止零售商人使用交易算法。算法交易已经存在了一段时间，但是在美国等国家 /地区，它在零售贸易商和投资者中的使用比其他地方更为广泛。由于技术的进步，它被认为是交易的自然发展，就像交易从咖啡店聚会到电子交易的发展方式一样。通过改进计算能力和Internet连接性，使其向算法交易的过渡成为可能。最初，这允许发送电子订单，但是随着技术的进一步发展，计算机还可以根据预设规则执行交易。这导致了交易策略的自动化，从而减少了情绪在贸易执行中的影响。今天，我们看到机器学习和人工智能（AI）在交易中的应用持续发展。这引起了定量交易和高频交易，以及其他形式。但是，并非每个人都迅速适应改变，导致某些人反对算法交易。尽管有这种反对，但人们普遍接受算法交易，尤其是在西方世界，这是通过对计算技术的持续投资所证明的。这可以帮助您优化资本分配。2。3。虽然其合法性可能会根据司法管辖区和交易者/投资者的类型而有所不同，但没有任何理由将其直接考虑在内。即使在机构交易者是唯一合法使用算法交易的国家，监管机构也认识到其影响，例如2010年3月6日在美国的Flash崩溃。这导致了诸如断路器之类的措施，以防止将来类似事件。在某些情况下，交易者必须为故障实施杀死开关功能。对于个人交易者和投资者而言，如果从好的课程中正确学到的话，算法交易将是一个有价值的工具。自动化的趋势仍在继续，机构交易者将机器学习和AI纳入了他们的策略。因此，越早开始计划自动进行交易，其职业生涯就越好。开发交易算法时，您对历史价格和数量数据进行了重新测试，以评估其绩效和交易的几率。计算机算法扫描市场，以闪电的速度执行交易，使其非常适合快速发展的市场或延迟导致入境价格差的延迟交易方式。此外，算法交易可最大程度地减少人类干预，减少错误和错误的机会，例如放置异常位置大小或无意中的交易。算法交易还减少了情绪对贸易结果的影响，因为您不直接参与执行。您只提供说明，除非干预，否则该算法采取了行动。建立算法交易可能是昂贵的。算法可以不断扫描市场，不休息而进行交易，确保不会错过任何合格的设置。这与酌情交易不同，当时交易者在远离屏幕时会错过机会。通过算法系统变得更容易多样化，从而使您可以同时跨时间交易多个市场。这对于手动分析和执行来说是具有挑战性的，但对于算法而言毫不费力。最后，算法交易确保执行的一致性，并坚持没有情感影响的计划交易。有许多有效的交易策略可以将其转换为算法，但并非所有人都可以轻松编码。如果您的策略对于代码很复杂，则可能需要坚持手动交易，并寻找一种更简单的自动交易方法。您需要快速计算机和可靠的互联网等高端设备。也可能需要使用专用服务器来防止技术问题。此外，从供应商那里雇用程序员或购买算法可以增加费用。开发自己的算法交易系统需要编程技能，但您不一定需要学习所有编程语言。学习交易平台的编码语言就足够了。或者，如果您不想自己开发，请雇用程序员或从可靠的供应商那里购买算法。开发算法交易系统的过程涉及多个步骤：1。**搜索贸易想法**：在市场上找到具有可靠边缘的贸易想法。4。5。**将想法转换为可交易的策略**：将这些想法变成具有特定条件，管理和退出的特定标准的策略。**算法中的代码策略**：定义策略规则并编写命令以执行和管理交易。**回测您的算法**：使用历史数据来测试您的算法以确定其性能并确定是实时测试还是对其进行修改。**测试系统鲁棒性**：进行鲁棒性的系统进行前测试，以确保其在现场市场条件下表现良好。算法交易可能很昂贵，需要编程技能，但它提供了一些好处，包括自动化，系统过程，经过回头测试策略，快速执行，减少情绪影响，持续交易，多元化，多元化和一致性。良好的算法交易课程可以为那些希望通过算法交易增强交易职业的人提供宝贵的见解和技能。算法交易在很大程度上依赖于技术，包括高级计算机和可靠的数据提要，以及在系统故障的情况下，诸如断路器或杀戮开关等法规合规性措施。计算机中的任何打ic，可靠的在线链接或基于云的存储都会削弱整个设置。例如，如果Internet连接变暗，则可能导致缺失的市场机会，甚至在执行退出策略时遭受财务挫折。（注意：我已经根据系统的概率指南重写了“写为非母语说话者（nnes）”方法的文本。）
人工智能中的算法公平性
认为他们的风险低于白人被告的风险。ProPublica 认为这存在很大问题，因为在这一应用领域的错误决策会对被告的生活产生重大影响，可能影响他们提前获释的前景、缓刑条件或保释金额（Angwin 等人，2016 年）。这个来自刑事司法领域的例子表明，歧视不仅是人类的问题，也是算法决策的问题。在考虑机器学习算法时，算法公平性尤其有趣，因为它们通常从过去的数据中学习，而这些数据可能已经有了偏差。此外，倾向于做出不公平决策的机器学习算法可能会导致系统性歧视，因为一旦经过训练，算法可能会为大量未来案件做出决策。因此，人工智能算法被用于个性化广告、招聘、信贷业务或定价等多种场合（Dastile 等人，2020 年；Lambrecht 和 Tucker，2019 年；Raghavan 等人，2020 年；Sweeney，2013 年），它们会严重影响个人和社会生活的进一步发展，例如扩大贫富差距，也会影响组织，例如违反机会均等政策（Kordzadeh 和 Ghasemaghaei，2022 年）。因此，至关重要的不仅是要确保人工智能系统不会系统性地歧视，更进一步，还要将其理解为减轻人类决策造成的潜在不公平现象的机会。本讨论文件主要参考了 2022 年 3 月举行的德国商业研究学会 (VHB) 第 100 届年会期间举行的算法公平性研讨会。研讨会是跨学科的，发言者来自哲学和伦理学、商业和信息系统工程、法律等领域，以及来自以下领域的实践代表：
工作场所算法管理
算法管理 - 近年来，人工智能（AI）的使用（包括人工智能（AI））是由人类经理传统上全面或部分自动化的任务 - 近年来受到了越来越多的关注。一方面，它有可能实现企业内管理决策的生产力和效率提高以及更大的一致性和客观性。另一方面，其他研究的证据越来越多，表明其潜在的有害影响对工人。作为决策者努力应对算法管理提出的挑战的方式，需要其他证据。为了实现这一目标，这项研究借鉴了对六个国家 /地区的6000多家公司的独特调查：法国，德国，意大利，日本，西班牙和美国。该调查提供了对算法管理的普遍性，其感知的影响和公司级别措施的前所未有的见解。调查结果表明，算法管理工具已经在大多数研究的国家 /地区使用。经理认为算法管理通常会提高他们的决策质量以及自己的工作满意度，但他们也认为使用此类工具会引起某些可信赖性的关注。他们引用了不清楚的问责制，无法轻松遵循工具的逻辑以及对工人健康的保护不足的担忧。迫切需要检查政策差距，以确保对算法管理工具的信任使用。
买方 - 最佳算法消费
1，可以直接将信息对价格的依赖性直接编程，如亚马逊的搜索排名算法（Lee and Musolff（2021），Farronato等人（Farronato等）（2023）），也可以通过消费者反馈技术（Luca and Reshef（2021），Chakraborty等人。（2022）），其中所有其他相同的价格较高，导致消费者满意度和评级降低。