Time Series Forecasting in Python – info
Time Series Forecasting in Python
Ai szorongás
Ma, ha a teamek között váltasz, az olyan, mint valami időutazás, vagy landolás különböző fejlettségű szintű bolygókon – mint a Star Trekben.
1.) Vannak, akik nem értették meg, hol vagyunk. Kivárják, amíg vége lesz a hype-nak. Mind sebességben, mind minőségben a tizedét nyújtják annak, ami ma az elvárás.
2.) Vannak, akiknek leesett, hogy AI-val kellene csinálni valamit, de sosem csináltak semmit igazán szisztematikusan. Most is csak a káoszt keverik. Valamivel gyorsabbak, mondjuk 2×. Ezek a tipikus start-upok, no-code és low-code projektek, kis appok, interfacing és API projektek.
A kis, izolált feladatokban nagyon be tudnak gyorsulni, de a komplexebb feladatoknál az AI-val effektíven generált káosz középtávon lefékezi vagy kinyírja őket.
3.) Vannak, akik megértették, hogyan lehet az AI-t használni – arra és úgy, ahogy való – nem csak a sebesség, hanem a minőség javítására is. Megtalálták azt a koncepciót, ami az adott céghez, feladathoz és cégeskultúrához passzol. Megértették, hogy az egész folyamatban kell megtalálni, hol van a szűk keresztmetszet, és az egész szervezetet egységesen kell felskálázni AI-jal. Mert nyilván értelmetlen a fejlesztést, a specifikációt vagy a tesztelést külön-külön felturbózni.
A 3.) kategórián belül különböző szintek vannak. Van, ahol 20-30% a fejlődés a speed/cost kontinuumban, van, ahol többszörös, vagy éppen kisebb, izolált, de fejlett projekteknél akár nagyságrendi.
Oké, miért mondtam ezt el nektek? Csak segíteni szeretnék.
Ha arra vársz, hogy vége legyen a hype-nak, csak az idődet vesztegeted. Ez teljesen nyilvánvaló mindenkinek, akinek egyszer sikerült már az AI-t úgy használni egy feladatmegoldásra, ahogy az hatékony. (Ami nyilván nem az, amikor egy IT-idióta vibe-codingol.)
Ha konkrétan fejlesztő vagy, és elég jó ahhoz, hogy képes legyél effektíven dolgozni mint “AI-orchestrátor”, akkor ezután is meg fogsz élni. Tízszer annyit szállítasz majd minőségben és mennyiségben, mint eddig, de több pénzt nem kapsz érte.
Ha nem vagy elég jó, mert nincs meg a tapasztalatod ahhoz, hogy jobb döntéseket hozz, mint az AI, akkor ebben a szakmában nem fogsz tudni megélni.
Az AI-nál jobb döntéseket hozni egyébként már ma is csak akkor lehetséges, ha a feladat nincs pontosan specifikálva, ha van háttérinformációd, komoly domain- vagy cégeskultúra-ismereted, illetve olyan évtizedes tapasztalatod, hogy érzed, melyik az a pattern vagy architektúra irány, ami az adott feladathoz hosszú távon jó lesz.
Ha nagyon jó vagy, akkor tudsz maradni ebben az iparban. Ha közepes – favágó – fejlesztő vagy, vagy junior, akkor nem fog menni.
Ez nem egy pesszimista jövőkép. Eddig az ipari fejlődést masszívan visszafogta a túl drága, lassú és kockázatos fejlesztés. Most ez a szűk keresztmetszet fel fog oldódni, ami a gazdaság egészének jót fog tenni.
OpenClaw info
OpenClaw (formerly Clawdbot and Moltbot) is a free and open-source autonomous artificial intelligence (AI) agent developed by Peter Steinberger. It is an autonomous agent that can execute tasks via large language models, using messaging platforms as its main user interface.
https://en.wikipedia.org/wiki/OpenClaw
Getting Started:
https://docs.openclaw.ai/start/getting-started
Lists of open-source artificial intelligence software:
https://en.wikipedia.org/wiki/Lists_of_open-source_artificial_intelligence_software
Statisztikai fogalmak gyűjtemény
A p-érték (p-value) a statisztikában annak a valószínűségét méri, hogy a megfigyelt eredmény — vagy annál szélsőségesebb eredmény — előfordulhatna pusztán véletlen miatt, ha a nullhipotézis igaz.
############################
Nullhipotézis (H₀): nincs hatás / nincs különbség
(pl. egy gyógyszer nem hat jobban a placebónál)
Alternatív hipotézis (H₁): van hatás / van különbség
p-érték: annak esélye, hogy a kapott adat véletlen ingadozásból jött létre H₀ mellett
############################
Az effect size (hatásméret) a statisztikában azt mutatja meg, hogy mekkora a valódi hatás vagy különbség, nem csak azt, hogy létezik-e.
👉 Röviden:
a p-érték azt mondja meg, VAN-E hatás,
az effect size azt, hogy MEKKORA a hatás.
############################
Gyakori effect size mutatók
Cohen-féle d (leggyakoribb)
Korreláció (r)
η² (éta-négyzet), variancia mekkora részét magyarázza a hatás.
✅ nagy mintában apró különbség is szignifikáns lehet
✅ kis mintában nagy hatás sem biztos, hogy szignifikáns
############################
A szignifikáns kutatási eredmény azt jelenti, hogy a kapott eredmény statisztikailag valószínűtlen lenne pusztán véletlen hatására, ezért van okunk feltételezni, hogy valódi hatás vagy különbség létezik.
############################
A konfidenciaintervallum (confidence interval, CI) egy olyan tartomány, amely megmutatja, hogy egy becsült érték valódi (populációs) értéke nagy valószínűséggel hol helyezkedik el.
############################
interaktív statisztikai eszköz
https://rpsychologist.com/d3/nhst
https://rpsychologist.com/correlation
https://rpsychologist.com/d3/equivalence
https://rpsychologist.com/cohend/
A guide on regression error metrics (MSE, RMSE, MAE, MAPE, sMAPE, MPE) with Python code
How the Population Distribution Influences the Confidence Interval
https://seaborn.pydata.org/tutorial/distributions.html
https://www.scribbr.com/statistics/t-distribution
A villanyszerelő, aki “vibe codinggal” épített tőzsderobotot
forrás: facebook
2025 márciusában, nulla programozói tapasztalattal (tényleg: egy sor kódot nem írtam korábban) vágtam bele egy projektbe, ami végül egy 4 hónapos, hiperfókuszos “vibe coding” maratonná vált. Svédországból hazatérve döntöttem el: automatizálom a bináris opciós kereskedésemet (Pocket Option).
Ami funkcionálisan megvalósult:
Böngésző automatizáció: Selenium és Playwright hibrid megoldás. A bot-detekció kikerülésére saját Chrome profilt csatoltam CDP porton keresztül, így a rendszer “élő” felhasználóként interaktált.
Adatnyerés: Nem elégedtem meg a külső API-kkal (eltérő adatok miatt). Kifigyeltem a platform WebSocket kapcsolatát, és direktben onnan scrappeltem a tick-szintű adatokat SQLite-ba.
Architektúra: 21 devizapár párhuzamos kezelése, szinkronizált váltásokkal és UI-manipulációval.
Döntéshozatal: Bevezettem egy queue-alapú rendszert (időbélyegzett döntésekkel), ahol 5 másodpercnél régebbi jelet a bot automatikusan kukázott a csúszás elkerülése érdekében.
Saját fejlesztői környezet: Mivel a ChatGPT webes felülete kevés volt, írtam egy saját Python-alapú “programozó botot” (GPT-4 API). Ez kezelte a sessionöket, automatikusan fájlba mentette/futtatta a kódot, és a hibakódokat visszacsatolva önjavító loopba került (RAG-szerű kontextuskezeléssel).
A tanulság:
Bár eljutottam az ML modellekig (CNN, LSTM, Transformer), rájöttem, hogy a piac nem determinisztikus függvény. A projekt technikai része viszont bizonyította: a “vibe coding” nem csak játék.
https://www.facebook.com/groups/552853658246596/posts/3146731382192131/