Юник трейд николаев: Автозапчастини оптом. Продажа запчастин, автомасла, автохімія



Компания “Юник Трейд” работает на рынке с 1994г. и с самого начала нашей деятельности мы ориентированы на построение долгосрочных и взаимовыгодных партнерских отношений со своими клиентами.

Основным видом деятельности компании является импорт и продажа качественных и высоконадежных автозапчастей, автомасел и автохимии. На сегодняшний день «Юник Трейд» – занимает лидирующие позиции в Украине.

Ассортиментный портфель компании включает более 70 официально импортируемых брендов, более 50 тысяч наименований продукции ведущих мировых производителей автомобильных компонентов, многие из которых являются признанными лидерами в поставках на конвейеры производителей автомобилей.

Работают с марками автомобилей

• Американские
  • Buick
  • Cadillac
  • Chevrolet
  • Chrysler
  • Dodge
  • Ford
  • GM
  • GMC
  • Hummer
• Грузовики
  • BAW
  • BPW
  • Daewoo
  • DAF
  • Dongfeng
  • FAW
  • Ford
  • Foton
  • Freightliner
  • Hino
  • Howo
  • Hyundai
  • International
  • Isuzu
  • Iveco
  • JMC
  • КАМАЗ
• Другие
  • Iran Khodro
• Европейские
  • Aston Martin
  • Bentley
  • Dacia
  • Jaguar
  • Land Rover
  • LDV
  • Seat
  • Skoda
  • Volvo
• Итальянские
  • Alfa Romeo
  • Fiat
• Китайские
  • BAW
  • Brilliance
  • BYD
  • Changan
  • Changfeng
  • Chery
  • Dadi
  • DongFeng
  • FAW
  • Foton
  • Geely
  • Great Wall
  • Hafei
  • Haima
  • Haval
  • Hawtai
  • JAC
  • Lifan
  • Shuanghuan
• Корейские
  • Asia Motors
  • Daewoo
  • Hyundai
  • Kia
  • SsangYong
• Микроавтобусы
  • BAW
  • Chevrolet
  • Citroen
  • DAF
  • FAW
  • Fiat
  • Ford
  • Foton
  • Hyundai
  • Isuzu
  • Iveco
  • JMC
  • Mercedes-Benz
  • Opel
• Немецкие
  • Audi
  • BMW
  • Mercedes-Benz
  • Opel
  • Volkswagen
• Отечественные
  • Gaz
  • Moskvich
  • Tagaz
  • UAZ
  • VAZ Lada
  • Volga
  • Zaz
  • Иж
• Французские
  • Citroen
  • Peugeot
  • Renault
• Японские
  • Acura
  • Daihatsu
  • Datsun
  • Honda
  • Infiniti
  • Isuzu
  • Lexus
  • Mazda
  • Mitsubishi
  • Nissan
  • Subaru
  • Suzuki
  • Toyota

Как добраться

GPS координаты: 46. 9684805,31.9957514

Фото организации Юник Трейд

Отзывы

Будьте первым кто оставит отзыв о Юник Трейд

Оставить свой отзыв

Вопросы и ответы

• О

  Олег, 30 января, 12:19

  Коробка передачь дэу сенс 1.3.какая стоимость?

• Г

  Гость, 26 декабря 2021, 13:58

  Добрый день нужны карты дверные передние на Приору 2172 хэчбэк

• Д

  Дмитрий, 04 октября 2021, 09:53

  Добрый день. Есть задний бампер на SUBARU LEGACY IV (BL, BP), LIBERTY IV (BL, BP) 2.0 R AWD
  VIN JF1BL5LS57G033418

УНИК ТРЕЙД — Автозапчасти Оптовая и Розничная торговля

Главная Контакты

РАСПРЕДЕЛИТЕЛЬСКАЯ СЕТЬ

Офис компании «Уник Трейд»

Украина, 03083, г. Киев, Пироговский шлях, 30

Тел.: +38 (044) 237-71-07

3 (

3) 511-79-86

e-mail: [email protected]

Координаты GPS: 50.381384, 30.549795

Карта

Филиалы

60029

Киевское отделение Юник Трейд (правый берег)

Тел.: +38 (044) 237-71-07

Тел.: +38 (067) 511-79-86

Тел.: +38 (067) 514-45-98

Тел.: +38 (067) 514-45-99

e-mail: [email protected]

Координаты GPS: 50.381384, 30.549795

Карта

Киевское отделение Юник Трейд (левый берег)

Украина,

Тел.: +38 (067) 514-45-98

Тел.: +38 (067) 514-45-99

e-mail: kiev@utr.

Координаты GPS: 50.434577, 30.662848

Карта

Одесский филиал Юник Трейд

ул. Хуторская, 101Д, г. Одесса, Украина, 65055

Тел.: +38 (048) 752-87-80

Тел.: +38 (067) 515 66 49

электронная почта: [email protected]

Координаты GPS: 46.506494, 30.670363

Карта

Запорожский филиал Юник Трейд

, ул. Кривая бухта, 1а, г. Запорожье, Украина, 69014

Тел.: +38 (067) 517-14-90

e-mail: [email protected]

Координаты GPS: 47.811355, 35.161164

Карта

Херсонский филиал Юник Трейд

4км, Николаевский проспект, Херсон, Украина, 73009

Тел. : +38 (0552) 31-62-21

Тел.: +38 (067) 512-15-09

электронная почта: [email protected]

Координаты GPS: 46.669607, 32.586930

Харьковское отделение Юник Трейд

Чугуевский проспект, 78, г. Харьков, Украина, 61140

Тел.: +38 (057) 341 59 59

Тел.: +38 (067) 519-94-76 (многоканальный)

e-mail: [email protected]

Координаты GPS: 49.967934, 36.254031

Карта

Николаевский филиал Юник Трейд

ул. Троицкая, 238В, г. Николаев, Украина, 54031

Тел.: +38 (0512) 50-02-26 (многоканальный)

Тел.: +38 (0512) 50-10-09

Тел.

электронная почта: [email protected]

Координаты GPS: 46.970984, 32.083957

Карта

Днепровский филиал Юник Трейд

ул. Сичевича Стрельцова, 91К, Днепр, Украина, 49000

Тел.: +38 (067) 511-28-09

электронная почта: [email protected]

Координаты GPS: 48.445417, 35.030112

Карта

Представительство

Онлайн-торговля портфелем с помощью динамического обучения с подкреплением

https://nikolaevny.github.io/

Компьютеризированные торговые системы становятся все более популярными из-за электронного характера транзакций, совершаемых на большинстве фондовых рынков. В настоящее время на электронных торговых биржах работают различные вычислительные алгоритмы финансового инвестирования. Среди них все большую популярность приобретают алгоритмы машинного обучения для построения портфелей активов [1],[2],[3],[4]. Эти обучающиеся машины предлагают потенциал для поиска оптимальных распределений и предлагают эффективную перебалансировку, которая помогает максимизировать прибыль при минимизации риска. Они проводят не просто статистический анализ финансовых данных, но и выявляют временные зависимости, полезные для описания эволюции последовательно поступающих цен на активы. Наличие такой емкости полезно при поиске выгодных распределений в выбранной совокупности акций.

Существует два основных подхода к вычислению торговых сигналов для принятия инвестиционных решений: 1) непрямой подход, который включает подбор временных рядов (доходности цен) и использует прогнозы для генерации сигналов покупки/продажи; и 2) прямой подход, предполагающий непосредственную оптимизацию некоторых финансовых критериев (таких как коэффициент Шарпа) и использование результатов для генерации торговых сигналов. Хотя косвенный подход очень популярен в вычислительных финансах, его основная идея аппроксимации и прогнозирования финансовых рядов не может быть реализована точно, поскольку хорошо известно, что цены и доходность непредсказуемы. Идея прямых методов получения торговых сигналов без подгонки временных рядов теоретически и практически более надежна. Более того, прямые решения соответствуют цели инвесторов по максимизации прибыли без учета какой-либо ошибки аппроксимации цены.

Цель онлайн-выбора портфеля [1] (называемого также краткосрочной оптимизацией портфеля [3]) состоит в постепенном увеличении совокупного богатства за счет максимизации приращений прибыли на каждом временном шаге вместо пакетной (автономной) максимизации общей доходности. с некоторой квадратичной целевой функцией (что численно сложно и проблематично). В недавних исследованиях исследуются различные алгоритмы онлайн-обучения распределению портфеля (веса), такие как: OLMAR [1], [5], SSPO [3], TCO [6] и т. д. Эти алгоритмы являются быстрыми в вычислительном отношении и могут достигать хороших результатов, потому что они быстро реагируют на изменения на рынке, но эта гибкость делает их нестабильными. Одна из причин их нестабильности заключается в том, что они выполняют обновление весов, которое отражает движение ряда и, следовательно, отстает от реальной эволюции данных. Лучшая альтернатива запечатлеть движение в перспективе — использовать скрытую динамику сериала. Этого можно достичь с помощью динамических моделей, которые представляют временные зависимости (они точно описывают данные, характеристики которых меняются со временем), такие как рекуррентные нейронные сети NARMA [7].

Портфельная машина для прямой максимизации коэффициента Шарпа на основе рекуррентных сетей уже была предложена с использованием принципов обучения с подкреплением [8]. Процедура обучения сети итеративно оптимизирует критерий экономической эффективности, снова передавая выходные позиции модели в качестве отсроченных обратных связей на ее действие. Эти отзывы о действиях служат вознаграждением, которое подкрепляет обновление параметров, чтобы повысить полезность модели (рост с поправкой на риск) по отношению к показателю Шарпа. Таким образом, алгоритм постоянно максимизирует производительность, используя сигналы обратной связи без прогнозирования доходности и без обработки зашумленных ковариационных матриц. Функция производительности также учитывает транзакционные издержки и зависит от торговой истории. Влияние исторических данных требует использования надлежащего временного обучения.

В ходе нашего исследования была разработана машина для обучения с подкреплением для онлайн-торговли портфелем (RLOP) с использованием рекуррентной нейронной сети. Сетевая модель принимает в качестве входных данных серию доходностей от активов в портфеле и выводит распределения для каждого актива (текущая версия генерирует только длинные торговые сигналы). Рекуррентная сеть подходит для представления финансовых временных рядов, поскольку она специально разработана для изучения последовательных данных через внутреннюю память. Память поддерживает кратковременную временную информацию, которая влияет на последующие выходные данные. Эта сеть представляет собой динамическую модель, которую мы обрабатываем с помощью надлежащего алгоритма динамического обучения, так называемого обратного распространения во времени (BPTT) [9].]. Отличительной особенностью нашей машины является то, что мы реализуем BPTT с современной техникой стохастического градиентного спуска [10] для вычисления временных производных (это помогает получать несмещенные оценки параметров). Этот метод дорабатывается с использованием импульса и адаптивной скорости обучения для переключения между пассивным и агрессивным обновлением в зависимости от недавней прибыльности.

Мы провели эксперименты, чтобы изучить полезность нашего инструмента RLOP и связать его с репрезентативными современными онлайн-алгоритмами выбора портфеля: SSPO [3], OLMAR[5] и TCO[6]. Цены на акции четырех основных индексов были загружены из Интернета следующим образом: SP500 (01.02.2019 г.-30.12.2019, 485 акций), DJIA30 (01.02.2017-30.12.2017, 30 акций), FTSE100 (01.02.2017-30. 12.2017, 100 акций) и NYSE/ Nasdaq (01.02.2015-30.12.2015, 484 акции) (акции, данные по которым были неполными, были отброшены). Используя процедуру обучения без учителя, мы выбрали 10 акций из каждого набора данных для построения портфелей. Транзакционные издержки (0,25%) были включены в соответствии с моделью пропорциональных комиссий [1]. Особенностью RLOP является то, что для обучения модели он использует исторические цены за последний месяц. SSPO обеспечивает исходную формулировку с доказанной сходимостью (оптимизируемая функция имеет уникальный минимум), которая обрабатывается с помощью итеративного алгоритма, полученного в соответствии с методом переменного направления множителей. TOC и OLMAR используют концепцию возврата к среднему, используя пошаговый алгоритм, который обновляет распределения таким образом, что богатство переносится из акций, стоимость которых увеличилась, в акции, стоимость которых уменьшилась (с ожиданием того, что это изменится).

Полезность рассматриваемых алгоритмов оценивалась с помощью двух статистических данных (как и в аналогичных исследованиях [5], [6]): годовой процентной доходности (APY) как меры накопленного богатства и годового коэффициента Шарпа (SR) как показатель доходности с поправкой на риск. Результаты, приведенные в таблице ниже, включают APY и соответствующий SR в скобках.

———————————————— ———————————-

                       SP500         DJIA30       FTSE100       NYSE  

———————————————— ———————————–

OLMAR 0,3289 0,2265 0,1624 0,1465

(1,8783) (2,1648) (1,2495) (0,6231)

TCO 0,4231 0,2149 0,2235 0,2914

(2,0126) (2,1450) (1,3682) (0,8353)

SSPO 0,4075 0,1637 0,1076 0,1295

(1,9372) (1,9536) (0,9281) (0,6018)

RLOP 0,4875 0,1807 0,1344 0,1569

(2,1942) (2,0366). ————————————————– ————————–

Результаты в этой таблице показывают, что: 1) алгоритм RLOP превосходит предыдущие стратегии только на наборе данных SP500 (поскольку он обеспечивает лучший APY и лучший SR), поэтому нельзя ожидать, что он будет лучше, чем предыдущие альтернативы во всех рынки, и 2) предыдущие алгоритмы возврата к среднему действительно могут быть прибыльными на разных рынках, хотя они могут быть нестабильными в некоторых средах. Мы склонны думать, что уловить динамику финансовых временных рядов в функциональной форме очень сложно даже с помощью мощных моделей рекуррентных нейронных сетей, используемых в рамках обучения с подкреплением. На следующем рисунке показан мгновенный коэффициент Шарпа (синяя кривая), оптимизируемый непосредственно во время торговли, и постоянно накапливаемый коэффициент Шарпа всего портфеля (красная кривая), полученный в ходе моделирования с использованием серии SP500.

Ссылки:

[1] Ли,Б. и Hoi, SCH (2015). Выбор онлайн-портфолио: принципы и алгоритмы , CRC Press, Taylor and Francis Group, Бока-Ратон, Флорида.

[2] Альмахди, С. и Ян, С.Ю. (2017). Адаптивная система торговли портфелем: оптимизация портфеля с риском и доходностью с использованием периодического обучения с подкреплением и ожидаемой максимальной просадкой, Expert Systems with Applications , vol.87, N:30, pp.267-279.

 [3] Лай, Z-R., Ян, P-Y., Фанг, Л. и Ву, X. (2018). Краткосрочная оптимизация разреженного портфеля на основе метода переменного направления множителей, J.