Alfa Connectome: Fundusz Wunder ogłasza konkurs uczenia maszynowego z pulą nagród 13 600 USD
Fundusz Wunder uruchomił konkurs Alfa Connectome, oferując pulę nagród wynoszącą 13 600 USD za budowę modeli predykcyjnych na rzeczywistych danych transakcyjnych.
Alfa Connectome: Konkurs ML organizowany przez Fundusz Wunder
Rozpoczęto nowy konkurs z zakresu uczenia maszynowego (ML) organizowany przez Fundusz Wunder – firmę specjalizującą się w handlu wysokoczęstotliwościowym (HFT), która od 2014 roku generuje dzienny obrót przekraczający 10 miliardów dolarów.
Zadanie
Uczestnicy będą analizować historyczne dane transakcyjne dotyczące dwóch powiązanych instrumentów finansowych. Celem jest zbudowanie modelu przewidującego wskaźniki ruchów cenowych jednego z instrumentów na podstawie:
- Informacji z arkusza zamówień (order book);
- Danych o transakcjach;
- Dodatkowych metadanych.
W istocie jest to klasyczne zadanie badawcze z dziedziny kwantytatywnej, pozwalające uczestnikom pracować na rzeczywistych danych giełdowych.
Szczegóły konkursu
- Daty: 11 września — 15 listopada
- Pula nagród: 13 600 USD
Nagrody
Zwycięzcy otrzymają:
- Nagrody pieniężne.
- Zaproszenie na rozmowę kwalifikacyjną do Funduszu Wunder.
- Znaczną satysfakcję intelektualną oraz cenne doświadczenie w pracy ze złożonymi danymi finansowymi.
Dlaczego to ważne
AnalizaKonkurs stanowi unikalną okazję dla naukowców zajmujących się danymi i analityków kwantytatywnych do zaprezentowania swoich umiejętności na rzeczywistych danych finansowych, co może otworzyć drogę do zatrudnienia w wiodącej firmie HFT.
Dyskutuj w społeczności
Dziel się swoimi pytaniami i spostrzeżeniami z programistami
Powiązane w ekosystemie
Praktyczne poradniki, kluczowa terminologia i skille agentów
Przeuczenie (Overfitting)
Fundamentalny problem uczenia maszynowego: model nadmiernie dopasowuje się do zestawu treningowego wraz z jego specyficznym szumem, tracąc zdolność do generalizacji (Generalization) na nowych danych. Analiza dywergencji funkcji straty, technik regularizacji oraz wczesnego zatrzymywania (Early Stopping) w kodzie.
Jak formuła z 1847 roku uczy ChatGPT: spadek gradientowy Cauchy’ego
Kluczowa metoda optymalizacji stojąca za ChatGPT i nowoczesnymi sieciami neuronowymi została zaproponowana w 1847 roku przez francuskiego matematyka Augustina-Louisa Cauchy’ego do obliczania orbit planet.
Jak stworzyć własny design system w Claude Design: od moodboardu do animowanej maskotki
Kompletny przewodnik po budowaniu firmowego systemu designu w Claude Design: selekcja referencji, generowanie 4 koncepcji, tokenizacja, testy i animowana maskotka SVG.
50 stylów wizualnych: fundamentalny przewodnik dla systemów projektowych, UI/UX i art direction
Pełny wizualny słownik 50 stylów projektowych: analiza estetyki, palety kolorów, połączenia typograficzne, zasady dla systemów projektowych oraz precyzyjne sterowanie AI.