|
На сайте 11 лет и 4 месяца (заходил 22 дня 14 часов назад)
33
1293
|
Рейтинг1293
1293
33
|
Редактирование бюджета
|
22 Октября 2019
Бюджет: 3000 ₽
Компиляция 4 статей на русском + свой материал по теме.
Всего в работе должно быть + /- 20 страниц, большим шрифтом. + 5 – 7 слайдов презентации, План: 1. Введение – нужно объяснить тему работы "человеческим языком", поговорить об актуальности темы. Здесь же даётся формальная постановка задачи. 2. Источники данных и расчет индикаторов (Quandl API, TA-Lib) 3. Авторегрессионные модели и анализ changepoints 4. Использование нейросетей на фондовом рынке 5. Модель глубокого обучения для прогнозирования цен 6. Заключение Оформление: Текст печатается на одной стороне листа формата А 4 белого цвета 14 кеглем через 1,5 интервала с полями слева 3,5 см., справа 1 см., сверху и снизу по 2,25 см. Сноски печатаются через 1,5 компьютерных интервала шрифтом Times New Roman,, кегль 12. Нумерация страниц сквозная, начиная с титульного листа работы, однако номер страницы на нем не ставится. |
|
06 Октября 2019
Бюджет: 3000 ₽
Статьи на medium . с0m и towardsdatascience. с0m :
Источники данных и расчет индикаторов (Quandl API, TA-Lib) m / (эт) rubenafo/pandas-quandl-and-ta-lib-a-costless-approach-to-sto ck-analysis-72ab21ac51ed Определение Changepoints t /stock-analysis-in-python-a0054e2c1a4c Авторегрессионные модели и анализ changepoints t /stock-prediction-in-python-b66555171a2 (!!!)Обзор глубоких архитектур для stock prediction (!!!) t /aifortrading-2edd6fac689d CNN, RNN – baseline примеры m / (эт) alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-part-one -simple-time-series-forecasting-f992daa1045a /introduction-to-1d-convolutional-neural-networks-in-keras-f or-time-sequences-3a7ff801a2cf Серия статей m / (эт) alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-enhancin g-classic-strategies-a517f43109bf (эт) – @ m – medium . с0m t – towardsdatascience. с0m |
29 Сентября 2019
Исследование примерно на 20 + стр.
У работы должна быть следующая структура:
1. Введение – нужно объяснить тему работы "человеческим языком", поговорить об актуальности темы. Здесь же даётся формальная постановка задачи.
2. Обзор литературы – нужно показать, что вы изучили наработки по вашей теме, обрисовать текущее состояние области
3. Методы (название можно заменить на более подходящее) – описание того, что вы предлагает сделать. Например, если вы предлагаете свой подход к генерации текстов с помощью нейросетей, то здесь описывается архитектура сети и то, как её нужно обучать.
4. Эксперименты – описание данных, дизайна эксперимента, результатов и их интерпретации.
5. Заключение – краткие выводы из проделанной работы и, возможно, идеи дальнейших исследований.
Включить презентацию на 5 – 7 слайдов, исходя из выступления на 10 минут.
Примерный план работы ниже (на основе статей предложенных ниже ), либо можно использовать свой план.
Упор в работе должен быть сделан на глубокое обучение и нейросети (5 глава и есть аналогичная статья).
Примерный план:
1) Торговая стратегия как фиксированный план (Ввведение)
2) Работа с API Quandl (+ все ноутбуки Jupiter с примерами)
3) Pandas как платформа технического анализа (+ все ноутбуки Jupiter с примерами)
4) Биржевой анализ в Python и использование анализа
на основе точек изменения(перехода) – changepoints l (+ все ноутбуки Jupiter с примерами)
5) !!!! Глубокие архитектуры нейросетей в изучении цен на акции (+ все ноутбуки Jupiter с примерами)
6) Заключение
Оплата по следующей схеме (можно безопасную сделку):
1. 1-3 главы (предоплата 3000 р) (время на выполнение – до 5 дней со дня получения предоплаты)
2. 4-6 главы (предоплата 3000 р) (время на выполнение – до 5 дней со дня получения предоплаты)
3. Финальная работа + около 7 слайдов для защиты (6000 р) ( время на выполнение – до 5 дней со дня получения замечаний)
Статьи по теме на medium . с0m и towardsdatascience. с0m :
Источники данных и расчет индикаторов (Quandl API, TA-Lib)
m / (эт) rubenafo/pandas-quandl-and-ta-lib-a-costless-approach-to-sto ck-analysis-72ab21ac51ed
Определение Changepoints
t /stock-analysis-in-python-a0054e2c1a4c
Авторегрессионные модели и анализ changepoints
t /stock-prediction-in-python-b66555171a2
(!!!)Обзор глубоких архитектур для stock prediction (!!!)
t /aifortrading-2edd6fac689d
CNN, RNN – baseline примеры
m / (эт) alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-part-one -simple-time-series-forecasting-f992daa1045a
/introduction-to-1d-convolutional-neural-networks-in-keras-f or-time-sequences-3a7ff801a2cf
Серия статей
m / (эт) alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-enhancin g-classic-strategies-a517f43109bf
У работы должна быть следующая структура:
1. Введение – нужно объяснить тему работы "человеческим языком", поговорить об актуальности темы. Здесь же даётся формальная постановка задачи.
2. Обзор литературы – нужно показать, что вы изучили наработки по вашей теме, обрисовать текущее состояние области
3. Методы (название можно заменить на более подходящее) – описание того, что вы предлагает сделать. Например, если вы предлагаете свой подход к генерации текстов с помощью нейросетей, то здесь описывается архитектура сети и то, как её нужно обучать.
4. Эксперименты – описание данных, дизайна эксперимента, результатов и их интерпретации.
5. Заключение – краткие выводы из проделанной работы и, возможно, идеи дальнейших исследований.
Включить презентацию на 5 – 7 слайдов, исходя из выступления на 10 минут.
Примерный план работы ниже (на основе статей предложенных ниже ), либо можно использовать свой план.
Упор в работе должен быть сделан на глубокое обучение и нейросети (5 глава и есть аналогичная статья).
Примерный план:
1) Торговая стратегия как фиксированный план (Ввведение)
2) Работа с API Quandl (+ все ноутбуки Jupiter с примерами)
3) Pandas как платформа технического анализа (+ все ноутбуки Jupiter с примерами)
4) Биржевой анализ в Python и использование анализа
на основе точек изменения(перехода) – changepoints l (+ все ноутбуки Jupiter с примерами)
5) !!!! Глубокие архитектуры нейросетей в изучении цен на акции (+ все ноутбуки Jupiter с примерами)
6) Заключение
Оплата по следующей схеме (можно безопасную сделку):
1. 1-3 главы (предоплата 3000 р) (время на выполнение – до 5 дней со дня получения предоплаты)
2. 4-6 главы (предоплата 3000 р) (время на выполнение – до 5 дней со дня получения предоплаты)
3. Финальная работа + около 7 слайдов для защиты (6000 р) ( время на выполнение – до 5 дней со дня получения замечаний)
Статьи по теме на medium . с0m и towardsdatascience. с0m :
Источники данных и расчет индикаторов (Quandl API, TA-Lib)
m / (эт) rubenafo/pandas-quandl-and-ta-lib-a-costless-approach-to-sto ck-analysis-72ab21ac51ed
Определение Changepoints
t /stock-analysis-in-python-a0054e2c1a4c
Авторегрессионные модели и анализ changepoints
t /stock-prediction-in-python-b66555171a2
(!!!)Обзор глубоких архитектур для stock prediction (!!!)
t /aifortrading-2edd6fac689d
CNN, RNN – baseline примеры
m / (эт) alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-part-one -simple-time-series-forecasting-f992daa1045a
/introduction-to-1d-convolutional-neural-networks-in-keras-f or-time-sequences-3a7ff801a2cf
Серия статей
m / (эт) alexrachnog/neural-networks-for-algorithmic-trading-enhancin g-classic-strategies-a517f43109bf