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Comment la vérité et la réalité furent inventées: Amazon.fr: Paul Jorion. L'insurrection numérique: Amazon.fr: Paul Jorion, Régis Meyran. Proust and the Squid: The Story and Science of the Reading Brain: Amazon.fr: Maryanne Wolf: Livres anglais et étrangers. Lti, la langue du IIIème Reich: Amazon.fr: Victor Klemperer. Notre cerveau à l’heure des nouvelles lectures. Maryanne Wolf, directrice du Centre de recherche sur la lecture et le langage de l’université Tufts est l’auteur de Proust et le Calmar (en référence à la façon dont ces animaux développent leurs réseaux de neurones, que nous avions déjà évoqué en 2009).

Sur la scène des Entretiens du Nouveau Monde industriel au Centre Pompidou, la spécialiste dans le développement de l’enfant est venue évoquer « la modification de notre cerveau-lecteur au 21e siècle » (voir et écouter la vidéo de son intervention)… Image : Maryanne Wolf face au public sur la scène du Centre Pompidou, photographiée par Victor Feuillat. Comment lisons-nous ? « Le cerveau humain n’était pas programmé pour être capable de lire. Il était fait pour sentir, parler, entendre, regarder… Mais nous n’étions pas programmés génétiquement pour apprendre à lire ». La présentation de Marianne Wolf via l’IRI.

Pour autant, le circuit de la lecture n’est pas homogène. Pourquoi la lecture numérique est-elle différente ? Hubert Guillaud. De la statistique aux big data : ce qui change dans notre compréhension du monde. Par Hubert Guillaud le 19/12/12 | 9 commentaires | 4,776 lectures | Impression Lors de la dernière édition des Entretiens du Nouveau Monde industriel qui avaient lieu les 17 et 18 décembre 2012 au Centre Pompidou, le sociologue Dominique Cardon a proposé une intéressante matrice pour comprendre à la fois les limites de la réutilisation des données ouvertes et celle des “Big Data“. Nous sommes désormais confrontés à un incroyable déluge de données produit par le numérique, reconnaît Dominique Cardon.

C’est ce qu’on appelle le Big Data. Les données semblent innombrables, proliférantes… Et vont demain nous en apprendre toujours plus sur nous-mêmes… Mais sont-elles nécessaires ? Depuis quelques années, un ensemble de discours (relayé à la fois par des militants, des citoyens, des entreprises, des pouvoirs publics) se met en place autour “du nécessaire partage des données”. Le modèle statistique des données ouvertes consiste, lui, à porter sur la place publique de la donnée “brute”. Contourner les algorithmes. La lecture de la semaine nous vient de The Atlantic et du toujours pertinent Alexis Madrigal (@alexismadrigal), le titre de son article « Contre l’idée que les algorithmes sont objectifs ». « Quand un résultat provient d’un ordinateur sur la base de statistiques, cela doit être objectif, non ?

Pas de biais possible, à la différence de notre jugement, nous Homo Sapiens défectueux. Image : Google News et les facteurs de classements de l’actualité. Mais, dans les faits, ce n’est pas vrai. Nick Diakopoulos (@ndiakopoulos), du Nieman Journalism Lab, a publié un article intéressant sur la manière dont certains algorithmes introduisaient des bais différents de ceux des humains, mais non moins réels. En regardant Google News, Circa, IBM Research et d’autres outils automatisés, il en a conclu : « Il est facile de succomber à l’idée fausse que, parce que les algorithmes des ordinateurs sont systématiques, ils feraient preuve d’une plus grande objectivité. Xavier de la Porte. Réseaux sociaux (3/3) : ces algorithmes qui nous gouvernent.

Les 12 et 13 décembre 2011 se tenait à Lyon un colloque universitaire sur les réseaux sociaux organisé par l’Institut rhône-alpin des systèmes complexes. Suite et fin de notre compte rendu… Les algorithmes peuvent-ils se tromper ? Tarleton Gillespie professeur à l’université Cornell devait conclure ces deux jours, mais il n’a pu être présent. Il semblait néanmoins intéressant de jeter un oeil sur son propos qu’il a notamment développé sur CultureDigitally : est-ce que les algorithmes peuvent se tromper ?

L’implication publique des plateformes privées. La réflexion de Tarleton Gillespie prend son origine dans les contestations émises à l’encontre de Twitter, accusé de censurer sa liste de Tendances. En fait, cette accusation, récurrente, montre que le fonctionnement de cette liste n’est pas conforme à ce que nous voudrions qu’il soit. Bien sûr, la vigueur et la persistance de la charge de la censure n’est pas surprenante, estime Tarleton Gillespie. L’algorithme est sans cesse manipulé. Bandes de Bollinger - indicateurs techniques. Cet indicateur est composé de trois bandes : • La bande du milieu correspondant à une moyenne mobile simple (MMS) n étant la durée de période Vous trouverez une fiche détaillée concernant les moyennes mobiles en cliquant ici La MMS est généralement calculée sur la clôture, toutefois il est possible de faire le calcul sur une autre information tel que le prix typique.

Prix typique = (plus haut du jour + plus bas du jour + clôture du jour) / 3 • La bande supérieure correspondant à la MMS à laquelle on ajoute x fois l’écart type Vous pouvez consulter une fiche consacrée à l’écart type en cliquant ici Bande supérieure = MMS (de la bande du milieu) + x * Ecart type Pour rappel, l’écart type : • La bande inférieure correspondant à la MMS à laquelle on diminue x fois l’écart type. Bande inférieure = MMS (de la bande du milieu) - x * Ecart type John Bollinger recommande d'utiliser la période 20 pour le calcul de la MMS et 2 pour le nombre d’Ecarts types. Suivi de tendance et scalping. Webinaire scalping / intraday co-animé par Fabien LABROUSSE et Cédric RENAULT (SaxoBanque)

STRATEGIE OPTION BINAIRE XTB AUTORISE AMF. Conférence de Jean-Louis Cussac pour FXCM - part 1. Olivier Delamarche - Conférence FXCM "La vérité qui dérange! Les sujets brûlants" 16/11/2012 #1. How To Use Fibonacci Retracement Levels. Timing Your Exits with Fibonacci Retracements. Mother candle trading strategy(scalping,swing and day trading) Trading Automatique et Systématique | Forum | Algorithme de détection de canal. Ocuenot.online.fr/ProbatoireCNAM_OlivierCUENOT.pdf. 00334617, version 1] « Méthodologie et algorithmes pour la détection automatique des syllabes proéminentes dans les corpus de français parlé » ² bodycard 0009.