Розробка системи тестування торгових алгоритмів на великих масивах історичних ринкових даних. Особливість полягала в тому, що стратегії могли мати сотні тисяч різних комбінацій параметрів.
Вдалося реалізувати бектестинг мільйона комбінацій параметрів на історії за 2 роки за 2 години.
Завдання, які я вирішував:
Обробка великих даних: Організував роботу з масивними обсягами історичних ринкових даних.
Математичні обчислення: Реалізував складну логіку, що включає матричні обчислення та векторизацію операцій для максимального прискорення обробки.
Оптимізація продуктивності: Використовував бібліотеку Numba для JIT-компіляції та усунення "вузьких місць" у продуктивності ядра системи.
Ключові навички: Python, Pandas, NumPy, Numba, Data Engineering, Algorithmic Trading, Матричні обчислення, Векторизація.
Вдалося реалізувати бектестинг мільйона комбінацій параметрів на історії за 2 роки за 2 години.
Завдання, які я вирішував:
Обробка великих даних: Організував роботу з масивними обсягами історичних ринкових даних.
Математичні обчислення: Реалізував складну логіку, що включає матричні обчислення та векторизацію операцій для максимального прискорення обробки.
Оптимізація продуктивності: Використовував бібліотеку Numba для JIT-компіляції та усунення "вузьких місць" у продуктивності ядра системи.
Ключові навички: Python, Pandas, NumPy, Numba, Data Engineering, Algorithmic Trading, Матричні обчислення, Векторизація.