Skip to main content
Всі новини
AI RADARМоделі
523•25.09.2026, 10:05•2 хв читання

Alfa Connectome: ML-змагання від Wunder Fund з призовим фондом $13,600

Alfa Connectome: ML-змагання від Wunder Fund з призовим фондом $13,600
Коротко про головне30 сек

Wunder Fund запускає ML-змагання Alfa Connectome з призовим фондом $13,600 для розробників предиктивних моделей на реальних торгових даних.

Alfa Connectome: ML-змагання від Wunder Fund

Розпочалося нове змагання з машинного навчання від фонду Wunder Fund, який із 2014 року займається високочастотним трейдингом (HFT) з денним оборотом понад $10 млрд.

Завдання

Учасникам потрібно проаналізувати історичні торгові дані для двох пов'язаних фінансових інструментів. Необхідно створити модель, яка передбачає індикатори руху ціни одного з інструментів, використовуючи:

  • Інформацію про ордербук (order book);
  • Дані про угоди (trades);
  • Додаткові метадані.

По суті, це класична задача для квантів (quantitative researchers), що дозволяє працювати з реальними біржовими даними.

Деталі проведення

  • Період: 11 вересня — 15 листопада
  • Призовий фонд: $13,600

Нагороди

Переможці отримають:

  1. Грошові призи.
  2. Запрошення на співбесіду до Wunder Fund.
  3. Можливість отримати досвід роботи з складними фінансовими моделями та великими даними.

Посилання на реєстрацію та умови

Чому це важливо

Аналітика

Це рідкісна можливість для ML-інженерів та квантів застосувати навички на реальних фінансових даних та отримати потенційне працевлаштування у топовій HFT-компанії.

Обговорити новину у спільноті

Діліться своїм досвідом та думками з ШІ-розробниками

Спільнота Андрія Орлова
+5 Points
← До стрічки новин

Пов'язані матеріали екосистеми

Практичні гайди, термінологія та агентські скіли

Термін у глосарії

Перенавчання (Overfitting)

Фундаментальна проблема машинного навчання: модель надмірно підлаштовується під тренувальний датасет разом із його специфічним шумом, втрачаючи здатність до генералізації (Generalization) на нових даних. Розбір дивергенції функцій втрат, технік регуляризації та Early Stopping у коді.

Новина

Формула 1847 року для навчання ChatGPT: градієнтний спуск Коші

Базовий алгоритм навчання сучасних мовних моделей, зокрема ChatGPT, має французьке походження: Огюстен Луї Коші запропонував градієнтний спуск у 1847 році для розрахунку орбіт планет.

Практичний гайд

Як створити власну дизайн-систему в Claude Design: від мудборду до анімованого маскота

Повний практичний посібник зі створення дизайн-системи бренду в Claude Design: збір візуальних референсів, генерація 4 концепцій, токенізація, стрес-тестування та розробка анімованого SVG-маскота.

Практичний гайд

50 стилів візуального дизайну: фундаментальний посібник для дизайн-систем, UI/UX та арт-дирекшну

Повний візуальний словник із 50 стилів дизайну: аналіз естетики, кольорові палітри, шрифтові пари, правила для дизайн-систем та точне керування ШІ.