Ответы ЕГЭ 2025 Advances in Financial Machine Learning
Делимся решениями упражнений из книги. Они помогут проверить собственные решения или подсмотреть ответ, но мы настоятельно рекомендуем сперва решить задачу самостоятельно. Так оно лучше запомнится.
📌 Почему это важно?
- Даёт структурированную базу для разработки и тестирования стратегий
- Покрывает ключевые темы: тройные барьеры, размер позиции, фильтры, фичи для ML
🛠 Cтек:
- Python 3.7.4, numpy 1.17.3, scipy 1.3.1, numba 0.49.1
- pandas 1.0.3, matplotlib 3.1.1, sklearn 0.23.1, statsmodels 0.10.1
🔹 Бонус: Автор приложил скрипт для генерации синтетических данных — если будет нужно ЭЙЧЕЙФТИ.
📜 “Каждая успешная стратегия всегда подкреплена либо теорией, либо результатами. Одно ведёт к другому.”
Quant Researcher
Делимся решениями упражнений из книги. Они помогут проверить собственные решения или подсмотреть ответ, но мы настоятельно рекомендуем сперва решить задачу самостоятельно. Так оно лучше запомнится.
📌 Почему это важно?
- Даёт структурированную базу для разработки и тестирования стратегий
- Покрывает ключевые темы: тройные барьеры, размер позиции, фильтры, фичи для ML
🛠 Cтек:
- Python 3.7.4, numpy 1.17.3, scipy 1.3.1, numba 0.49.1
- pandas 1.0.3, matplotlib 3.1.1, sklearn 0.23.1, statsmodels 0.10.1
🔹 Бонус: Автор приложил скрипт для генерации синтетических данных — если будет нужно ЭЙЧЕЙФТИ.
📜 “Каждая успешная стратегия всегда подкреплена либо теорией, либо результатами. Одно ведёт к другому.”
Quant Researcher
2👍35
tgoop.com/quant_researcher_ch/112
Create:
Last Update:
Last Update:
Ответы ЕГЭ 2025 Advances in Financial Machine Learning
Делимся решениями упражнений из книги. Они помогут проверить собственные решения или подсмотреть ответ, но мы настоятельно рекомендуем сперва решить задачу самостоятельно. Так оно лучше запомнится.
📌 Почему это важно?
- Даёт структурированную базу для разработки и тестирования стратегий
- Покрывает ключевые темы: тройные барьеры, размер позиции, фильтры, фичи для ML
🛠 Cтек:
- Python 3.7.4, numpy 1.17.3, scipy 1.3.1, numba 0.49.1
- pandas 1.0.3, matplotlib 3.1.1, sklearn 0.23.1, statsmodels 0.10.1
🔹 Бонус: Автор приложил скрипт для генерации синтетических данных — если будет нужно ЭЙЧЕЙФТИ.
📜 “Каждая успешная стратегия всегда подкреплена либо теорией, либо результатами. Одно ведёт к другому.”
Quant Researcher
Делимся решениями упражнений из книги. Они помогут проверить собственные решения или подсмотреть ответ, но мы настоятельно рекомендуем сперва решить задачу самостоятельно. Так оно лучше запомнится.
📌 Почему это важно?
- Даёт структурированную базу для разработки и тестирования стратегий
- Покрывает ключевые темы: тройные барьеры, размер позиции, фильтры, фичи для ML
🛠 Cтек:
- Python 3.7.4, numpy 1.17.3, scipy 1.3.1, numba 0.49.1
- pandas 1.0.3, matplotlib 3.1.1, sklearn 0.23.1, statsmodels 0.10.1
🔹 Бонус: Автор приложил скрипт для генерации синтетических данных — если будет нужно ЭЙЧЕЙФТИ.
📜 “Каждая успешная стратегия всегда подкреплена либо теорией, либо результатами. Одно ведёт к другому.”
Quant Researcher
BY Quant Researcher
Share with your friend now:
tgoop.com/quant_researcher_ch/112