Изучите, внедрите и настройте…
В мире исследований очень узкий круг людей, которые интересуются или работают в области науки о финансовых данных или финансового анализа. Очевидно, что это заявление, сделанное мной, довольно очевидно, поскольку я полностью окружен исследователями (хотя их очень мало), которые работают в области компьютерного зрения и анализа текстур. Я тоже пробовал свои силы в этих областях, но, по-настоящему изучив почти все отрасли науки о данных (интеллектуальный анализ данных, аналитика данных, финансовый анализ, машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и обработка изображений), я чувствую, что
«Нет ничего более увлекательного, чем работа с финансовыми данными»
Но, к сожалению, мне так и не удалось найти «соучастника преступления», который бы занимался наукой о финансовых данных. Для специалистов по анализу данных в целом и всех моих читателей в Medium я хочу обсудить, что на самом деле включает в себя наука о финансовых данных ...
Наука о финансовых данных в основном состоит из 2 предметов:
- Инвестиционная аналитика: управление портфелем и разработка модели прогнозирования доходов компании - общие приложения инвестиционной аналитики.
- Алгоритмическая торговля: Решение проблем торговой аналитики с использованием существующих или вновь созданных торговых алгоритмов.
Помимо этих предметов, Financial Data Science широко использует анализ временных рядов, аналитику топологических данных и машинное обучение.
Поскольку мне нравится играть с числами, а визуализация и интерпретация данных меня очень волнует, неудивительно, что наука о финансовых данных станет моей любимой областью в области науки о данных.
В Medium есть много публикаций, конкретно посвященных Data Science и AI. Но ни в одном из них не было активного вклада в эту область. Итак, я решил сам создать публикацию под названием Road to Financial Data Science, которая также может служить домом для финансовых аналитиков и аналитиков данных.
Эта публикация принимает публикации по темам Financial Data Science (как упоминалось ранее), а также приветствует статьи по:
- Анализ временных рядов, включая теоретические и прикладные проекты, будет очень полезен.
- Анализ топологических данных с подробными решениями.
- Настоятельно приветствуются другие предметы, такие как интеллектуальный анализ данных и теоретическое машинное обучение.
Контрольный список / условия перед публикацией в Road to Financial Data Science:
- Автор будет единственным владельцем своей работы (статьи). Однако редакторы будут иметь права на редактирование, но будут действовать только после надлежащих консультаций с автором.
- Хорошая обложка (от Unsplash или Pixabay) всегда выглядит привлекательно.
Итак, в первый день 2019 года я приветствую авторов со всего Medium, которые с открытым исходным кодом вносят свой вклад в Road to Financial Data Science (RFDS).
Чтобы стать автором данной публикации, выполните следующие действия:
- Напишите статью в форме рассказа и опубликуйте в Medium.
- Отправьте ссылку на свою статью по адресу roadtofin [email protected].
- Вы будете добавлены в качестве официального автора RFDS, после чего сможете напрямую отправлять статьи в эту публикацию.
Для личных контактов относительно RFDS, не стесняйтесь обращаться ко мне в LinkedIn.
