Разработка системы тестирования торговых алгоритмов на больших массивах исторических рыночных данных. Особенность была в том что стратегии могли иметь сотни тысяч разных комбинаций параметров.
Благодаря чему получилось найти комбинации настроек стратегии с результатами как на примере выше.
Получилось реализовать бектестинг миллиона комбинаций параметров на истории в 2 года за 2 часа.
Задачи, которые я решал:
Обработка больших данных: Организовал работу с массивными объемами исторических рыночных данных.
Математические вычисления: Реализовал сложную логику, включающую матричные вычисления и векторизацию операций для максимального ускорения обработки.
Оптимизация производительности: Использовал библиотеку Numba для JIT-компиляции и устранения "узких мест" в производительности ядра системы.
Ключевые навыки: Python, Pandas, NumPy, Numba, Data Engineering, Algorithmic Trading, Матричные вычисления, Векторизация.
Благодаря чему получилось найти комбинации настроек стратегии с результатами как на примере выше.
Получилось реализовать бектестинг миллиона комбинаций параметров на истории в 2 года за 2 часа.
Задачи, которые я решал:
Обработка больших данных: Организовал работу с массивными объемами исторических рыночных данных.
Математические вычисления: Реализовал сложную логику, включающую матричные вычисления и векторизацию операций для максимального ускорения обработки.
Оптимизация производительности: Использовал библиотеку Numba для JIT-компиляции и устранения "узких мест" в производительности ядра системы.
Ключевые навыки: Python, Pandas, NumPy, Numba, Data Engineering, Algorithmic Trading, Матричные вычисления, Векторизация.