Акцент на дипломирането: Андрес Харамило, Data Science

BrainStation Диплома за наука за данни е интензивна програма, предназначена да стартира кариера на студенти в областта на данните. За да покажем допълнително какво може да се постигне след 12-седмична дипломна програма, говорихме сАндрю Харамило, наскоро завършил BrainStation, за да научи повече за своя основен проект.

Харамило искаше да допълни своя опит в дигиталния маркетинг със способността да използва данни. Реших да се занимавам с наука за данни, за да науча по-сложни инструменти, за да се подготвя за бъдещия пейзаж, заобиколен от данни.



Вдъхновен от историите на успешни търговци и особено на търговци, които са направили милиони само за да загубят всичко, той решава да изгради автоматизиран Количествен финансов алгоритъм . Един, който бешеможе да играе на фондовия пазар ... и да печели.



Моделът и процесът са обяснени задълбочено в Jaramillo’s портфолио , но ето някои основни изводи:

Винаги ми е било интересно да слушам истории за успешни търговци, които са успели да победят пазара. Количествената търговия е една от многото възможни стратегии, налични за това, но мисля, че думата количествена плаши нетехническите търговци да я изпробват, каза Харамило.



Мислех, че този проект може да бъде чудесно въведение във финансовите пазари и техните приложения за машинно обучение, като същевременно практикувам уменията си в областта на науката за данни.

За начало Jaramillo проектира рамка - скелетен модел със здрава инфраструктура. Целта му беше моделът да бъде безпристрастен, напълно автоматизиран, да може да победи темпа на растеж на S&P500 и да има дългосрочен експоненциален растеж.

След това той трябваше да изгради стратегия. Нямам финансов опит, така че създаването на стратегия за покупка и продажба отне няколко опита. Но, каза той, това работи в негова полза. Не подхождах към този проект като типичен инвеститор, който действа въз основа на знания, защото това включва пристрастие, което може да доведе до пропуснати възможности.



Тогава, разбира се, дойде време да тестваме алгоритъма. Харамило тества своите модели върху исторически данни за акции и установи, че алгоритъмът е успешен, връщайки процент от 827,9% в рамките на девет години .

Основният урок, който научих [в BrainStation], беше как да подходя към решаването на проблеми като специалист по данни. Без тази методология, научена, бързо щях да се почувствам претоварен и обезсърчен в началото на моя проект, каза той.