Ayudaré con Python, finanzas, aprendizaje automático y profundo, algoritmos cuantitativos y comerciales.

Modelos cuantitativos propios y estrategias de negociación algorítmicas para modelos de optimización de acciones a largo/corto con parámetros específicos de riesgo y rentabilidad especificados por el perfil del inversor, utilizando aprendizaje automático/profundo, junto con agentes de aprendizaje por refuerzo Q.

Modelos de aprendizaje automático que utilizan regresión logística/multivariante, regresión de lazo/cresta, análisis discriminante lineal/cuadrático, árboles de decisión, vecinos K, Naive Bayes, bosque aleatorio, máquina de vectores de soporte, Adaptiveboost, GradientBoost, XGB y optimización de cartera para maximizar y minimizar el rendimiento. volatilidad para diversos perfiles de riesgo de inversores.

Modelado de aprendizaje profundo utilizando redes neuronales recurrentes, Tensorflow, nltk, analizador de sentimientos, Keras LSTM y redes neuronales convolucionales, en un intento de predecir los precios pronosticados de clases de activos específicas a través de acciones, divisas, bonos, futuros, ETF y otros derivados.

Algoritmo intradía largo/corto/máquina patentada/aprendizaje profundo que utiliza la API de Interactive Brokers, biblioteca Python IB_Insync.