Cryptocurrency Data Analysis (CVaR and ES calculation)
8000 UAHТермiн дуже короткий - 1 день, розгляну ваші умови
Потрiбно зробити наступний аналіз з історичних даних криптовалют (за 2020-2023 роки)
Аналіз Історичних Повернень (Historical Returns):
- Розрахуйте історичні щоденні повернення для кожної криптовалюти з наявних даних.
- Побудуйте розподіл цих повернень для візуального огляду.
- Визначте середнє значення, дисперсію та стандартне відхилення цих повернень.
Оцінювання Вартості-за-Ризиком (VaR) та Очікуваного Збитку (ES):
- Застосуйте метод варіантів-коваріації, історичну симуляцію та метод Монте-Карло для розрахунку VaR та ES для кожної криптовалюти. Ці розрахунки слід проводити на різних рівнях достовірності (0,10, 0,05, 0,025, 0,01).
- Порівняйте результати VaR та ES з кожного методу, щоб краще зрозуміти ризики, пов'язані з кожною криптовалютою.
Оптимізація Портфелю:
- Використовуйте модель Марковіца для створення різних портфелів, що складаються з Bitcoin, Ethereum та Tether з різними вагами. Це слід робити для різних рівнів повернення портфелю (від 0,05 до 0,35).
- Розрахуйте відповідний ризик портфелю на кожному рівні повернення.
Аналіз Кореляції та Диверсифікації:
- Розрахуйте матрицю кореляції між криптовалютами.
- Проведіть аналіз диверсифікації, розрахувавши дисперсію та стандартне відхилення портфелю на різних рівнях повернення.
Візуалізація:
- Побудуйте ефективний кордон для портфелів з різними поверненнями та ризиками.
- Візуалізуйте вагу кожної криптовалюти в портфелі на кожному рівні повернення.
- Ілюструйте динаміку вартості криптовалюти з місячною різницею у часі для вибраних портфелів.
Аналіз Росту Портфелю:
- Розрахуйте очікуване щоденне повернення та загальний ризик для портфелів, які розглядаються.
- Проаналізуйте, як різні комбінації ваг трьох криптовалют можуть вплинути на очікуване повернення портфелю та ризик.
Підготовка Звіту:
- Документуйте всі процеси, розрахунки та інтерпретації у всеосяжному звіті, повному відповідних діаграм, таблиць та графіків.
Щось типу опису та висновкiв, приблизно 8-10 сторiнок
-
2248 63 2 2 Добрий день
написав диплом на подібну темуGoogle Drive
Готовий взяти, якщо є на виконання годин 30.
Результат - конвертований jupyter notebook в pdf. У латекс не зможу
Актуальні фриланс-проєкти в категорії Python
Знайти товарний фід (Google Merchant XML) для сайту на OpenCart
700 UAH
Необхідно знайти пряме посилання на діючий товарний фід (XML) конкурента для Google Merchant Center Платформа (CMS): OpenCart / ocStore Знайти оригінальний фідВимоги до результату: Робоче посилання на XML-файл Python, Парсинг даних ∙ 1 година 17 хвилин тому ∙ 13 ставок |
Покращити роботу Claude Code та роботу з написанням програмного забезпеченняЗараз розробляю СРМ та Аналітику, софт. Роблю через Клод Код, але розумію, що результати не найкращі в плані змін. Є 2 задачі - Потрібно допомогти зробити пресет по навичкам, мд і так далі, щоб покращити якість. Взяти перевірені, з якими працювали, а не з інтернету перші. - В… AI та машинне навчання, Python ∙ 19 годин 17 хвилин тому ∙ 21 ставка |
Система OCRПотрібна система розпізнавання тексту на поштових конвертах (індекс кому - лише числа). Текст інколи може бути рукописним Розпізнавання марок (підрахунок кількості та номіналу) Python ∙ 22 години 28 хвилин тому ∙ 20 ставок |
Шукаю White-label рішення Букмекерської контори під оренду |
Створення Human AI Assistant для Telegram-групп### 1.1. Ключова концепція системи Система повинна виконувати дві основні функції: #### 1. Аналіз клієнтської комунікації AI-асистент має автоматично аналізувати всю комунікацію в Telegram-групах та розуміти контекст спілкування. Зокрема система повинна: - визначати… AI та машинне навчання, Python ∙ 2 дні 10 годин тому ∙ 40 ставок |