Forex- เครื่อง การเรียนรู้

Forex- เครื่อง การเรียนรู้

Aarons   ฟรี -forex- สัญญาณ
กำหนด -forex- ซื้อขาย ระบบ
50   จุด ต่อวัน -forex- กลยุทธ์   ePub


มูลค่ายุติธรรม พนักงาน หุ้น ตัวเลือก Bollinger วง -B- สูตร Bollinger วง - RSI - อัตราแลกเปลี่ยน ทั่วโลก -trading- กลยุทธ์ Forex- OANDA การตรวจทาน Forex- ราคา กระทำ ร่อน - ebook ดาวน์โหลด

การค้าและการเรียนรู้ด้วยเครื่องคอมพิวเตอร์เข้าร่วมธันวาคม 2006 สถานะ: สมาชิก 3,845 บทความนี้เป็นหัวข้อสนทนาเกี่ยวกับการเรียนรู้เกี่ยวกับเครื่องและวิธีการที่จะกำหนดอนาคตของการซื้อขายเพื่อผลกำไร การอ่านสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์กำลังทำอยู่ (การสร้างชิพเหมือนสมอง) และการคิดค้นซอฟต์แวร์การเรียนรู้ด้วยเครื่องผมคิดว่าวิธีนี้สามารถทำได้ทั้งสองแบบ - ทั้งที่เรามีตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงหรือเราจะเกิดปัญหาขึ้นบ่อยๆเช่นกับ อัลกอริธึมแบบดั้งเดิมที่ล่าสุดขึ้น อย่างไรก็ตามฉันคิดว่าดีขึ้นปัญญาประดิษฐ์เหล่านี้ได้รับและมีอำนาจคอมพิวเตอร์มากขึ้นพร้อมใช้งานผู้ค้ามนุษย์จะพบว่ามันเป็นไปไม่ได้ที่จะยืนโอกาสกับเครื่องเหล่านั้นในระยะยาว ตอนนี้ผมจินตนาการว่าคอมพิวเตอร์ควอนตัม D-Waves ใช้สำหรับงานดังกล่าวกับ 2,000 Qubits ซึ่งทำให้สถานการณ์ 102000 ที่คอมพิวเตอร์เครื่องนี้สามารถวิเคราะห์ได้พร้อมกัน (มีสถานการณ์มากกว่าที่มีอะตอมในจักรวาลที่รู้จัก) วิธีการหนึ่งที่สามารถแข่งขันกับสิ่งที่พวกคุณคิดว่าเข้าร่วมมกราคม 2017 สถานะ: สมาชิก 34 กระทู้สวัสดีนี่เป็นหัวข้อสนทนาเกี่ยวกับการเรียนรู้เครื่องจักรและวิธีการที่จะกำหนดอนาคตของการค้าเพื่อผลกำไร การอ่านสิ่งที่นักวิทยาศาสตร์กำลังทำอยู่ (การสร้างชิพเหมือนสมอง) และการคิดค้นซอฟต์แวร์การเรียนรู้ด้วยเครื่องผมคิดว่าวิธีนี้สามารถทำได้ทั้งสองแบบ - ทั้งที่เรามีตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงหรือเราจะเกิดปัญหาขึ้นบ่อยๆเช่นกับ อัลกอริธึมแบบดั้งเดิมที่ล่าสุดขึ้น อย่างไรก็ตามฉันคิดว่าอัจฉริยะประดิษฐ์เหล่านี้ดีขึ้นและยิ่งใช้พลังงานจากคอมพิวเตอร์มากเท่าใดผู้ค้ามนุษย์ก็จะพบมัน ถ้าสิ่งนี้เรียกว่า AIs สามารถทำงานเพื่อประโยชน์ของเราแล้วไม่มีปัญหา แต่สิ่งหนึ่งที่แน่นอนคือเครื่องจะเป็นเครื่องเสมอ พวกเขาสามารถทำงานผิดพลาดเพียงบางครั้งและปล่อยให้คุณเครียด out.Machine การเรียนรู้กับ algoTraderJo เข้าร่วมธันวาคม 2014 สถานะ: สมาชิก 383 กระทู้สวัสดีเพื่อนผู้ค้าฉันเริ่มหัวข้อนี้หวังจะแบ่งปันกับคุณบางส่วนของการพัฒนาของฉันในด้านการเรียนรู้เครื่อง แม้ว่าฉันจะไม่สามารถแชร์กับระบบที่ถูกต้องหรือการใช้งานการเขียนโค้ดได้ (อย่าคาดหวังว่าจะได้รับอะไรจาก quotplug-and-playquot และทำให้อุดมไปด้วยหัวข้อนี้) ฉันจะแบ่งปันความคิดผลการทดลองของฉันและด้านอื่น ๆ ในผลงานของฉัน ผมเริ่มหัวข้อนี้ด้วยความหวังว่าเราจะสามารถแบ่งปันความคิดและช่วยเหลือซึ่งกันและกันในการปรับปรุงการใช้งานของเรา ฉันจะเริ่มต้นด้วยกลยุทธ์การเรียนรู้เครื่องง่ายๆและจะเข้าสู่เนื้อหาที่ซับซ้อนมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป หวังว่าคุณจะสนุกกับการนั่งเข้าร่วมธันวาคม 2014 สถานะ: สมาชิก 383 กระทู้ฉันต้องการเริ่มต้นด้วยการพูดถึงสิ่งพื้นฐานบางอย่าง ฉันขอโทษถ้าโครงสร้างของโพสต์ของฉันออกมากเป็นที่ต้องการ I dont มีเวทีการโพสต์ประสบการณ์ใด ๆ แต่หวังว่าจะได้รับบางเวลา ในการเรียนรู้ของเครื่องจักรสิ่งที่เราต้องการทำคือการสร้างการคาดการณ์ที่เป็นประโยชน์สำหรับการซื้อขายของเรา เพื่อให้การคาดการณ์นี้เราสร้างแบบจำลองทางสถิติโดยใช้ชุดของตัวอย่าง (ผลลัพธ์ที่ทราบและข้อมูลบางอย่างที่เราคาดการณ์มีอำนาจในการทำนายผลลัพธ์เหล่านั้น) จากนั้นเราจะทำการคาดการณ์ผลลัพธ์ที่ไม่รู้จัก (ข้อมูลล่าสุดของเรา) โดยใช้แบบจำลองที่เราสร้างขึ้นด้วย ตัวอย่าง เลือกสิ่งที่เราต้องการทำนาย (ซึ่งจะเป็นเป้าหมายของเรา) เลือกตัวแปรการป้อนข้อมูลบางอย่างที่เราคิดว่าสามารถทำนายเป้าหมายของเราสร้างชุดตัวอย่างโดยใช้ข้อมูลที่ผ่านมา กับปัจจัยการผลิตและเป้าหมายของเราสร้างแบบจำลองโดยใช้ตัวอย่างเหล่านี้ รูปแบบเป็นเพียงกลไกทางคณิตศาสตร์ที่เกี่ยวข้อง inputstargets ทำให้การทำนายของเป้าหมายโดยใช้ปัจจัยการผลิตที่รู้จักกันล่าสุดการค้าโดยใช้ข้อมูลที่ฉันต้องการจะพูดตั้งแต่เริ่มต้นว่าเป็นสิ่งสำคัญมากเพื่อหลีกเลี่ยงการทำสิ่งที่เอกสารวิชาการจำนวนมากในการเรียนรู้เครื่องทำ, ซึ่งเป็นการพยายามที่จะสร้างแบบจำลองที่มีอาร์เรย์ที่มีขนาดใหญ่มาก ๆ ของตัวอย่างและพยายามที่จะทำการคาดการณ์ในระยะยาวในชุดคำพูดของกลุ่มตัวอย่าง สร้างแบบจำลองที่มีข้อมูล 10 ปีแล้วทดสอบกับสองตัวสุดท้ายไม่ใช่ความรู้สึกซึ่งอาจมีอคติเชิงสถิติหลายประเภทที่เราจะพูดถึงในภายหลัง โดยทั่วไปแล้วคุณจะเห็นว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ฉันสร้างได้รับการฝึกฝนในทุกๆบาร์ (หรือทุกครั้งที่ฉันต้องตัดสินใจ) โดยใช้หน้าต่างที่เคลื่อนย้ายข้อมูลสำหรับการสร้างตัวอย่าง (เฉพาะตัวอย่างล่าสุดเท่านั้นที่ถือว่าเกี่ยวข้อง) แน่นอนว่าแนวทางนี้ไม่ใช่คนแปลกหน้ากับอคติทางสถิติบางประเภท แต่เราจะเอา quotelephant ออกในห้องพักเมื่อใช้วิธีการที่กว้างใหญ่ในตัวอย่างของเอกสารทางวิชาการส่วนใหญ่ (ซึ่งไม่น่าแปลกใจมักนำไปสู่แนวทางที่ไม่ใช่ ที่เป็นประโยชน์ในการค้า) มีสามสิ่งที่ต้องคำนึงถึงตัวเองเมื่อสร้างโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง: สิ่งที่ควรทำนาย (เป้าหมายอะไร) จะทำนายสิ่งใดด้วย (ปัจจัยการผลิต) วิธีการสร้างเป้าหมายและปัจจัยการผลิต (สิ่งที่เป็นแบบอย่าง) สิ่งที่ฉันจะพูดถึง ในหัวข้อนี้จะมุ่งเน้นไปที่การตอบคำถามเหล่านี้ด้วยตัวอย่างจริง ถ้าคุณต้องการเขียนคำถามที่คุณอาจมีและฉันจะพยายามให้คำตอบแก่คุณหรือแจ้งให้คุณทราบหากฉันจะตอบคำถามนี้ในภายหลัง เข้าร่วมธันวาคม 2014 สถานะ: สมาชิก 383 กระทู้ให้เราลงธุรกิจนี้แล้ว ตัวอย่างการใช้เครื่องจริง สมมติว่าเราต้องการสร้างโมเดลง่ายๆโดยใช้ชุดข้อมูลอินสแตนซ์ที่เรียบง่าย สำหรับการทดลองนี้เป็นคำตอบสำหรับคำถาม: สิ่งที่คาดการณ์ (เป้าหมายคืออะไร) -gt ทิศทางของวันถัดไป (รั้นหรือหยาบคาย) สิ่งที่คาดการณ์ได้ (ปัจจัยการผลิต) -gt ทิศทางของ 2 วันก่อนหน้านี้ เพื่อสร้างความสัมพันธ์กับเป้าหมายและปัจจัยการผลิต (รูปแบบใด) -gt ตัวจำแนกประเภทของเส้นตรงโมเดลนี้จะพยายามคาดการณ์ทิศทางของแถบรายวันถัดไป ในการสร้างโมเดลของเราเราใช้ตัวอย่าง 200 ตัวอย่างที่ผ่านมา (ทิศทางวันเป็นเป้าหมายและทิศทางของสองวันก่อนหน้านี้เป็นข้อมูลอินพุท) และเราฝึกอบรมตัวแบ่งประเภทแบบเชิงเส้น เราทำเช่นนี้ในตอนเริ่มต้นของบาร์ทุกวัน ถ้าเรามีตัวอย่างที่สองวันรั้นนำไปสู่วันที่หยาบคายปัจจัยการผลิตจะเป็น 1,1 และเป้าหมายจะเป็น 0 (0bearish, 1bullish) เราใช้ 200 ตัวอย่างเหล่านี้เพื่อฝึกแบบบนแต่ละแถบ เราหวังว่าจะสามารถสร้างความสัมพันธ์ซึ่งทิศทางของสองวันจะให้ความน่าจะเป็นไปได้สูงกว่าที่จะคาดการณ์ทิศทางของวันได้อย่างถูกต้อง เราใช้ stoploss เท่ากับ 50 ช่วงเฉลี่ย True Range 20 วันในทุกๆการค้า ภาพจำลองที่แนบมา (คลิกที่นี่เพื่อดูภาพขยาย) การจำลองของเทคนิคนี้ตั้งแต่ปี 1988 ถึง 2014 ใน EURUSD (ข้อมูลก่อน 1999 เป็น DEMUSD) ข้างต้นแสดงให้เห็นว่าโมเดลนั้นไม่มีการสร้างผลกำไรที่มั่นคง ในความเป็นจริงแบบนี้เป็นแบบสุ่มลบลำเอียงแบบสุ่มซึ่งทำให้เสียเงินเป็นหน้าที่ของการแพร่กระจาย (3 pips ในซิมของฉัน) ดูประสิทธิภาพที่เห็นได้ชัดในช่วงปีพศ. 2536-2538 และในปี พ.ศ. 2546-2548 ซึ่งเป็นที่ประจักษ์ว่าเราสามารถทำนายทิศทางทิศทางในวันถัดไปได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นอย่างง่ายและผลการดำเนินงานในสองวันที่ผ่านมา ตัวอย่างนี้แสดงสิ่งที่สำคัญหลายอย่าง ตัวอย่างเช่นในช่วงเวลาสั้น ๆ (ซึ่งอาจเป็นเวลาสองถึงสามปี) คุณสามารถหลงลืมได้ง่ายโดยการสุ่ม --- คุณสามารถคิดว่าคุณมีสิ่งที่ใช้ได้ซึ่งจริงๆแล้วไม่ได้ โปรดจำไว้ว่าโมเดลถูกสร้างขึ้นใหม่ในทุกแถบโดยใช้ 200 ตัวอย่างของอินพุตที่ผ่านมา คุณคิดว่าอะไรที่คุณสามารถเรียนรู้จากตัวอย่างนี้ได้โพสต์ความคิดของคุณดี ดังนั้นคุณจึงคาดการณ์ว่าผู้ซื้อหรือผู้ขายจะก้าวเข้ามาอืม แต่สิ่งที่ต้องทำอย่างไรกับราคาที่เพิ่มขึ้นหรือลดลง 100 pips ราคาสามารถตอบสนองได้หลายวิธี - อาจเป็นไปได้เพียงบางถัง จากนั้นให้เดินต่อไป นอกจากนี้ยังสามารถย้อนกลับได้ 5, 10, 50 หรือ 99 จุด ในกรณีเหล่านี้คุณมีข้อสงสัยเกี่ยวกับผู้ซื้อหรือผู้ขายที่ก้าวเข้ามา แต่คุณต้องเข้าใจว่าการวิเคราะห์นี้ไม่มีส่วนเกี่ยวข้องกับการค้าของคุณตั้งแต่ 90pip ถึง 100pip ใช่ใช่แล้วนี่เป็นส่วนสำคัญที่ทำให้เราได้รับผลลัพธ์ที่น่าสงสารเมื่อใช้อัลกอริทึมการทำแผนที่เชิงเส้น เนื่องจากความสามารถในการทำกำไรของเรามีความสัมพันธ์กับการคาดการณ์ของเรา การคาดการณ์ในวันนั้นว่าเป็นงานที่ต้องใช้ความระมัดระวังเป็นอย่างมากหากคุณไม่ทราบราคาเท่าไร บางทีการคาดการณ์ของคุณจะถูกต้องเฉพาะในวันที่ให้คุณ 10 pips และคุณได้รับทุกวันที่มีทิศทาง pip 100 ผิดทั้งหมดโดยสิ้นเชิง สิ่งที่คุณจะพิจารณาเป้าหมายที่ดีกว่าสำหรับวิธีการเรียนรู้ของเครื่อง Yes, youre right นี่เป็นส่วนสำคัญที่ทำให้เราได้รับผลลัพธ์ที่น่าสงสารเมื่อใช้อัลกอริทึมการทำแผนที่เชิงเส้น เนื่องจากความสามารถในการทำกำไรของเรามีความสัมพันธ์กับการคาดการณ์ของเรา การคาดการณ์ในวันนั้นว่าเป็นงานที่ต้องใช้ความระมัดระวังเป็นอย่างมากหากคุณไม่ทราบราคาเท่าไร บางทีการคาดการณ์ของคุณจะถูกต้องเฉพาะในวันที่ให้คุณ 10 pips และคุณได้รับทุกวันที่มีทิศทาง pip 100 ผิดทั้งหมดโดยสิ้นเชิง สิ่งที่คุณจะพิจารณาเป้าหมายที่ดีกว่าสำหรับวิธีการเรียนรู้เครื่องช่วยให้พูดว่าถ้าคุณมี 100 pip TP และ SL ฉันต้องการที่จะคาดการณ์ที่มาก่อน: TP หรือ SL ตัวอย่าง: TP มาก่อน 1 SL มาก่อน 0 (หรือ -1, อย่างไรก็ตามคุณสามารถทำแผนที่ได้) Tucker Balch Background ฉันพร้อมที่จะให้คำแนะนำแก่นักศึกษาระดับบัณฑิตศึกษาในที่พักอาศัยที่ Georgia Tech เกี่ยวกับโครงการเกี่ยวกับการเงินและการเรียนรู้ของเครื่องและการติดตามและวิเคราะห์พฤติกรรมตัวแทนหลาย ๆ แห่ง ฉันทำงานกับนักเรียนเกี่ยวกับโครงการที่น่าสนใจร่วมซึ่งจะมีผลในเอกสารเผยแพร่หรือโครงการซอฟต์แวร์ที่สำคัญ เราจะต้องทำงานร่วมกันเป็นเวลาหลายเทอม ฉันต้องการให้คุณเข้าร่วมหลักสูตรของฉันและทำผลงานได้ดีก่อนที่เราจะเข้าร่วมการวิจัยด้วยกัน นักการฝึกงานและนักวิชาการที่ไปเยือนฉันไม่มีเงินทุนสนับสนุนการฝึกงานหรือไปที่นักวิชาการอย่างไรก็ตามฉันจะเข้ารับการฝึกงานที่ตรงตามเกณฑ์ดังต่อไปนี้: ความสนใจพื้นฐานและงานวิจัยที่สอดคล้องกับสิ่งที่ฉันทำ (หลัก ML for finance) 3 ตัวอักษรที่ใช้อ้างอิง ความสามารถในการพักอาศัยอยู่ที่ Georgia Tech เป็นเวลาอย่างน้อย 6 เดือน ความสามารถในการครอบคลุมค่าใช้จ่ายทั้งหมดของการเดินทางและที่พักอาศัยในแอตแลนตา หากคุณสนใจที่จะร่วมงานกับฉันและพบกับข้อเสนอข้างต้นโปรดติดต่อฉัน ฤดูใบไม้ร่วง 2015, ฤดูใบไม้ผลิ 2016, ฤดูใบไม้ร่วง 2016: CS 7646: เครื่องเรียนรู้เพื่อการค้า ในหลักสูตรนี้เราได้เรียนรู้เกี่ยวกับความท้าทายทางเทคนิคหลายอย่างที่เกี่ยวข้องกับการใช้งานการซื้อขายหลักทรัพย์ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของการเรียนรู้ด้วยเครื่อง จะเป็นประสบการณ์การเขียนโปรแกรมที่ค่อนข้างเข้มข้น เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตรนี้ หลักสูตรต่อไปนี้จะมีขึ้นในฤดูใบไม้ร่วง 2015 ผ่าน Udacity และในที่พักอาศัยที่ Georgia Tech, Atlanta ก่อนหน้านี้: ฤดูใบไม้ร่วง 2014 ฤดูใบไม้ร่วง 2013 ฤดูใบไม้ร่วง 2012 ฤดูร้อน 2016: David Byrd จะสอนหลักสูตรในฤดูร้อน 2016 ฤดูใบไม้ร่วง 2015, ฤดูใบไม้ร่วง 2016: CS 3651: ศิลปะการสร้างต้นแบบอุปกรณ์อัจฉริยะ เราสร้างสิ่งประดิษฐ์ขึ้นพร้อมกับคอมพิวเตอร์ในตัว เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตรนี้ ก่อนหน้านี้: ฤดูใบไม้ร่วง 2014, 2008. ฤดูใบไม้ผลิ 2017: CS 7631: ระบบ Multirobot แบบอิสระ ในหลักสูตรนี้เราจะทบทวนการวิจัยใหม่ ๆ ในระบบ multirobot ด้วยการนำเสนอผลงานวิจัยของนักเรียน นักเรียนสร้างระบบจำลองแบบ multirobot แบบจำลองศึกษาและรายงานข้อมูลเหล่านี้ เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตรนี้ หลักสูตรนี้อาจจะได้รับการสอนต่อไปโดยฉันในฤดูใบไม้ผลิปี 2017 ก่อนหน้านี้: 2012 การลงทุนด้านคอมพิวเตอร์ส่วนฉัน (ผ่านทางหลักสูตร) ​​ในหลักสูตรนี้ฉันแนะนำนักเรียนให้ข้อมูลและขั้นตอนวิธีที่ใช้โดยกองทุนป้องกันความเสี่ยงธนาคารเพื่อการลงทุนและนักลงทุนที่มีความซับซ้อนอื่น ๆ จัดการเงินของพวกเขา ประมาณ 12 ครั้งแรกของ CS 7646 เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตรนี้ กิจกรรมอื่น ๆ กับ Maria Hybinette สร้าง ThinkAI ซึ่งเป็นอัลกอริทึมการคาดการณ์ราคาหุ้นภายในวันที่ดำเนินการบนแพลตฟอร์มไคลเอ็นต์ของ thinkorswims ThinkAI ได้รับการกล่าวถึงเป็นพิเศษในบทความ Barrons ที่เผยแพร่ thinkorswim ว่าเป็นแพลตฟอร์มไฮเทค 1 แห่งที่มีการซื้อขายในปีพ. ศ. 2552 ใช่หรือไม่ใช่ รองประธานสภา RoboCup Federation หน้าที่หลักของฉันในฐานะ VP คือการช่วยในการออกแบบและจัดการการดำเนินงานทางการเงินของ RoboCup โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับสาขาในสหรัฐฯ และเพื่อรองรับความต้องการด้านไอทีต่างๆของ RoboCup เช่นเว็บไซต์และรายชื่ออีเมล ยังคงเป็นเหรัญญิกสำหรับสาขาของสหรัฐฯ ประธานาธิบดีจอร์เจียหุ่นยนต์ องค์กรไม่หวังผลกำไรที่ผลิตและจำหน่ายหุ่นยนต์เพื่อการศึกษา จนถึงปัจจุบันเราได้ส่งมอบหุ่นยนต์กว่า 3,000 ชิ้นให้กับนักเรียนและโรงเรียน Thats บันทึกสำหรับหุ่นยนต์สำหรับการศึกษา CS ดูบล็อกของฉันเกี่ยวกับการเงินเชิงปริมาณ งานวิจัยของฉันได้รับความสนใจจากนักศึกษาชั้นดีมากมาย: Mert Cosgun Adam Feldman, PhD Georgia Tech ปัจจุบันเป็นหนึ่งในสมาชิกของ Google Harikrishna Narayanan, MS Georgia Tech ในขณะนี้ที่ Yahoo Finance Shreyas Joshi, MS Georgia Tech ปัจจุบันอยู่ที่ AQR Capital Keith OHara, ปริญญาเอก (เร็ว ๆ นี้) จอร์เจียเทคตอนที่ Bard College Matt Powers, PhD Georgia Tech ปัจจุบันที่ CMU NREC Sanem Sariel PhD มหาวิทยาลัยเทคนิคอิสตันบูลปัจจุบันเป็นอาจารย์ที่ ITU Rohit Sharma, MS Georgia Tech ปัจจุบันดำรงตำแหน่งรองประธานอาวุโสที่ Morgan Stanley Ashley Stroupe PhD CMU ตอนนี้ที่ JPL James Bruce ปริญญาเอก CMU ตอนนี้ที่ Google Max Dama ปริญญาตรีที่ UCB Rosemary Emery ปริญญาเอก CMU ตอนนี้ที่ Google Andrew Guillory นักศึกษาปริญญาเอกที่ UW Martin C Martin PhD CMU ตอนนี้เป็นผู้ประกอบการรายอื่น Hank Wilde, BS CS Georgia Tech ปัจจุบันอยู่ที่ CMU NREC Zia Khan ปริญญาเอก (เร็ว ๆ นี้) Princeton ในงาน Jinhan Lee นักศึกษาปริญญาเอกที่ Georgia Tech Charles Pippin นักศึกษาปริญญาเอกที่ Georgia Tech และที่ GTRI Ram Ravichandran, BS CS Georgia Tech, ตอนที่ CMU และ Twitter Richard Roberts, นักศึกษาปริญญาเอกที่ Georgia Tech Andrew Stein PhD CMU ตอนนี้ที่ Tandent โปรดส่งอีเมลพร้อมการแก้ไขหรืออัปเดต :-) มาเรียภรรยาของฉันเป็นศาสตราจารย์ด้านวิทยาการคอมพิวเตอร์ที่ UGA Gunnar, Tucker และ Emmy วิ่งทั่วทั่วสถานที่และเรียนหนังสืออย่างหนักสำหรับโรงเรียนครอบครัว Maria Hybinette
Forex- ครูสอนพิเศษ
ระบบ GSM   อัตราแลกเปลี่ยน