FocusIT

Acum cateva zile la OpenCoffee a fost prezentata NextStock, o aplicatie de analiza tehnica a informatiilor bursiere. Autorul proiectului este Bogdan Bocse,  implicat si in proiectul TWIP despre care am scris acum ceva vreme.

Ideea aplicatiei e ca jucatorii la bursa sa poata vedea in viitor. Cum adica sa vada in viitor? Folosind retele neuronale, aplicatia analizeaza ce s-a intamplat in trecut cu actiunile unei anumite companii, in speranta ca va gasi un anumit tipar si acela se va repeta in zilele urmatoare.

Intrebarea care ne vine in minte imediat este: De unde luam datele?  NextStock apeleaza la Google pentru a afla istoricul unei anumite companii prin API-ul de la Google Finance. In caz ca nu avem conexiune la internet, putem analiza si datele dintr-un fisier cu valori separate prin virgula (CSV).

Versiunea trial a aplicatiei poate fi descarcata de aici pentru testare.  La pornire am fost intampinati cu o fereastra si un meniu, design-ul aplicatiei amintindu-ne de vechiile aplicatii Windows din anii 90.

Cum nu aveam un Help la dispozitie, am luat meniul la rand si am incercat sa facem o predictie. Design-ul pare unul ingineresc,  cu multe controale inghesuite la un loc, singurele indicii ce ar putea ajuta utilizatorul sa foloseasca aplicatia fiind niste hint-uri prezente la cateva dintre controale.  Putem seta o anumita perioada din trecut pe care sa ne bazam pentru a antrena reteaua neuronala, urmand ca aplicatia sa ia datele de la Google Finance si sa inceapa antrenamentul.

Odata ce consideram ca reteaua a “copt” destul informatiile, o putem opri pentru a vedea ce ne-a gatit.  La ce ne uitam dupa oprire? Unde e rezultatul? Dand click dreapta pe grafic, am vazut ca putem trimite predictia pe Twitter si am intuit ca de acolo am putea obtine rezultatul intr-o forma usor de inteles. Intr-adevar, mesajul generat de aplicatie ne spune ca predictia calculata de reteaua neuronala se refera la urmatoarele 5 zile. Nu ne-am dat inca seama de utilitatea facilitatii de a pune o predictie pe Twitter.

Aplicatia are multe optiuni pentru configurare, insa un utilizator care vrea sa exploateze aplicatia la maxim va trebui sa petreaca mult timp si eventual sa cunoasca si ceva despre retele neuronale.  Interfata este greoaie si non-intuitiva,  putand speria un utilizator care ar vrea doar sa vada o predictie pentru urmatoarele zile, bazata pe datele din trecut. Varianta testata de noi a dat impresia unui produs neterminat, in aplicatie existand si meniuri sau butoane aparent uitate si care “nu faceau nimic”.

Ideea de a folosi retele neuronale pentru a face analiza tehnica a datelor financiare nu este una noua, concurenta in acest domeniu fiind una destul de mare. Pe langa aplicatii desktop exista si companii care ofera aceeasi functionalitate sub forma unui serviciu online. Autorul a preferat totusi sa implementeze o aplicatie desktop, probabil pentru a nu avea nevoie de o infrastructura cu putere de procesare necesara antrenarii retelelor neuronale si preferand sa utilizeze in schimb procesorul clientului. In testele noastre, aplicatia a consumat cam un sfert din procesor.

Numele ales (Next Stock) nu pare a fi unul inspirat din punct de vedere al motoarelor de cautare, o cautare pe Google dupa “Next Stock” oferindu-ne rezultate care cu greu ne-ar duce la aplicatie. Suntem curiosi cum va evolua proiectul si cum isi va gasi credibilitatea pentru a se impune in fata celorlalte produse/servicii similare.  Pe pagina produsului exista un link ce ne informeaza ca aplicatia va putea fi cumparata in viitorul apropiat.

Se pare ca focus-ul autorului este momentan impartit intre cele doua proiecte (Next Stock si TWIP – a carui versiune beta ar trebui sa apara in curand), ramanand interesant de vazut cum va influenta acest lucru dezvoltarea lor.

Pe aceeasi tema:

• Fanurio, time tracking romanesc
• MyCash: Cum sa gestionezi banii eficient
• Relevanta cautarilor pe Gorila.ro
• Status Pimp cauta inca reteta succesului
• Paymo Time Tracking