que traes al team

Experiencia en Python, ciencia de datos y modelos ML/AI para predecir movimientos de precios.
Tienes fortalezas en...
  • números, datos y lógica
  • empujando y haciendo las cosas
  • estructuración y pensamiento estratégico

Lo que te espera

- Experimentar con modelos lineales y redes naturales para predecir movimientos de precios.
- Implementación de los modelos en estrategias comerciales.
- Calcular nuevos indicadores comerciales como características (basados ​​en feedregreso y discusión con el CEO)
- Realizar cambios en el prototipo existente del bot.

Lo que te ofrecemos

Proyecto existente con mucha infraestructura (bases de datos, datos, modelos, robot comercial) implementada.

Modelo de cofundación flexible, ya que puedo dar una cantidad significativa de acciones al nuevo CTO.

Sobre nuestro proyecto

Establecer un robot comercial cuantitativo rentable para el mercado de cifrado.

¡Hola!
Desde hace 1 año estoy trabajando en un proyecto de comercio cuantitativo: un robot comercial centrado en criptomonedas.

¿Por qué criptomonedas? Dos razones.

En primer lugar, el mercado es muy volátil y eso es lo que sienta las bases para obtener ganancias en el comercio.

En segundo lugar, es un mercado nuevo, por lo que los bancos y las grandes instituciones financieras aún no comercializan muchas criptomonedas. Así que la competencia aún no es tan feroz.

Te unirás a un proyecto establecido, que tiene una vacante, ya que nuestro desarrollador líder de IA terminó su doctorado y se mudó a Londres para trabajar para un fondo de cobertura.

¿Qué está en su lugar?
La arquitectura/canalización general del bot está en buen estado. Tenemos más de 3 años de acción histórica del precio de 6 monedas principales en bases de datos SQL. Recuperamos los datos a través de llamadas de Phyton y los guardamos en un cuaderno de Júpiter. Los cuadernos de Júpiter contienen el modelo lineal que es nuestra base para establecer más y mejores predicciones.
El primer modelo (prototipo) también se ejecuta en Python y obtiene datos en tiempo real de un mercado llamado bybit. Compara la última acción del precio con los modelos y opera automáticamente a través de una llamada HTTP a bybit.

Los datos de capacitación, validación y prueba mostraron resultados muy positivos para las funciones (diferentes indicadores comerciales) que estamos utilizando. Sin embargo, las condiciones del mercado cambiaron en enero cuando se aprobó el ETF Bitcoin Spot, por lo que es necesario reelaborar los modelos.
En esto se centrará la atención el próximo mes.
¡Esperamos conectarnos y discutir el proyecto!

Provider

Co-Fundador en el área de Ventas Producto Empresa quería como Manager
Múnich Región
KA sueldo
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de inmediato Fecha de inicio
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