J'aiderai avec python, finance, machine et deep learning, quant, trading algos

Modèles quantitatifs exclusifs et stratégies de trading algorithmiques pour les modèles d'optimisation des actions long/short avec des paramètres de risque et de rendement spécifiques spécifiés par le profil de l'investisseur, utilisant l'apprentissage automatique/profond, ainsi que des agents d'apprentissage par renforcement Q.

Modèles d'apprentissage automatique utilisant la régression multivariée/logistique, la régression lasso/crête, l'analyse discriminante linéaire/quadratique, les arbres de décision, les K voisins, Naive Bayes, la forêt aléatoire, la machine à vecteurs de support, Adaptiveboost, GradientBoost, XGB et l'optimisation de portefeuille pour maximiser le rendement et le minimiser. volatilité pour différents profils de risque des investisseurs.

Modélisation d'apprentissage profond utilisant des réseaux de neurones récurrents, Tensorflow, nltk, un analyseur de sentiments, Keras LSTM et des réseaux de neurones convolutifs, dans le but de prédire les prix prévus pour une classe d'actifs spécifique via les actions, les devises, les obligations, les contrats à terme, les ETF et d'autres produits dérivés.

Algorithme intrajournalier propriétaire/deep learning long/short utilisant l'API Interactive Brokers, bibliothèque python IB_Insync.