Lõpetanud kõrghetk: Andres Jaramillo, andmeteadus

BrainStation Andmeteaduse diplom on intensiivne programm, mis on loodud õpilaste karjääri alustamiseks andmete vallas. Et veelgi näidata, mida on võimalik saavutada pärast 12-nädalast diplomiprogrammi, rääkisimeAndrew Jaramillo, hiljuti BrainStationi lõpetanud, et saada rohkem teada oma nurgakiviprojekti kohta.

Jaramillo soovis täiendada oma digitaalse turunduse tausta võimega andmeid kasutada. Otsustasin tegeleda andmeteadusega, et õppida keerukamaid tööriistu, et valmistuda tulevaseks andmetega ümbritsetud maastikuks.

Inspireerituna lugudest edukatest kauplejatest ja eriti kauplejatest, kes teenisid miljoneid, et kaotada kõik, otsustas ta ehitada automatiseeritud Kvantitatiivne finantsalgoritm . Üks, mis olisuudab mängida börsil … ja võita.

Mudelit ja protsessi on Jaramillos põhjalikult selgitatud portfell , kuid siin on mõned peamised väljavõtted:

Mulle on alati olnud huvitav kuulda lugusid edukatest kauplejatest, kellel õnnestus turgu ületada. Kvantitatiivne kauplemine on üks paljudest võimalikest strateegiatest, kuid ma arvan, et sõna kvantitatiivne hirmutab mittetehnilisi kauplejaid seda proovimast, ütles Jaramillo.

Arvasin, et see projekt võiks olla suurepärane sissejuhatus finantsturgudele ja nende masinõpperakendustele ning samal ajal harjutada oma andmeteaduse oskusi.

Alustuseks kavandas Jaramillo raamistiku – tugeva infrastruktuuriga skeletimudeli. Tema eesmärk oli, et mudel oleks erapooletu, täielikult automatiseeritud, suudaks ületada S&P500 kasvumäära ja omaks pikaajalist eksponentsiaalset kasvu.

Järgmiseks pidi ta koostama strateegia. Mul ei ole rahalist tausta, seega võttis ostu-müügistrateegia loomine mitu katset. Kuid ta ütles, et see tuli talle kasuks. Ma ei lähenenud sellele projektile kui tüüpilisele investorile, kes tegutseb teadmiste põhjal, sest sellega kaasneb eelarvamus, mis võib viia võimaluste kasutamata jätmiseni.

Siis oli muidugi aeg algoritmi testida. Jaramillo testis oma mudeleid ajalooliste aktsiaandmete põhjal ja leidis, et algoritm oli edukas, tagastades a üheksa aasta jooksul 827,9%. .

Peamine õppetund, mille [BrainStationis] õppisin, oli see, kuidas andmeteadlasena probleemide lahendamisele läheneda. Kui seda metoodikat poleks õppinud, oleksin oma projekti alguses end kiiresti rabatud ja pettunud, ütles ta.