Андрей Синецкий [sinetskiy]

sinetskiy

Андрей Синецкий [sinetskiy]

На сайте 13 лет и 4 месяца (заходил 1 месяц 9 дней назад)
+ 60  0  - 1
33
1378.8
Рейтинг1378.8
1378.8
Отзывы+ 60  0  - 1
+ 60  0  - 1
Все (4)       Заказы (4)        Вакансии (0)       Конкурсы (0)
Разместить заказ
30 Декабря 2020
Обязанности:

Разработка программного обеспечения автоматизированной информационной системы

Требования:

высшее образование, опыт разработки на Java от 3х лет;

обязательно – знание java 8+, Spring boot, знание kotlin3 будет плюсом. Глубокие знания и практический опыт использования Java в нагруженных многопоточных приложениях, Hibernate, Spring; Maven3/Gradle; XML;

обязательно – понимание принципов асинхронного программирование, знание одного из: netty, nio, r2dbc.

обязательно – опыт проектирования версионнированных REST-API, знание grpc будет плюсом.

понимание основных принципов работы реляционных СУБД: транзакционность, индексы,

целостность данных; желательно PostgreSQL;

приветствуется опыт работы с современными архитектурами, Apache Ignite, Apache Kafka.

крайне желательно – опыт использования библиотек реактивного программирования (rxjava, reactor) или опыт работы с vert.x, ratpack или http4k

проектную занятость 3-4 месяца
100 000 рублей / месяц (согласно установленному плану задач на две недели)

Прошло времени с момента публикации: 11 месяцев 8 дней 3 часа 3 минуты
Раздел: Программирование / Прикладное программирование
22 Октября 2019
Бюджет: 3000 руб
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.

Прошло времени с момента публикации: 2 года 1 месяц 15 дней 21 час 10 минут
Раздел: Тексты / Рефераты/Курсовые/Дипломы

Рейтинг: 19768.9 Исполнитель определен:
06 Октября 2019
Бюджет: 3000 руб
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

Прошло времени с момента публикации: 2 года 2 месяца 2 дня 6 часов 7 минут
Раздел: Переводы / Технический перевод

Рейтинг: 312 Исполнитель определен:
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

Прошло времени с момента публикации: 2 года 2 месяца 9 дней 9 часов 52 минуты
Раздел: Обучение и консультации / Рефераты / Курсовые / Дипломы