Básico - Ayudaré con python, r, finanzas, aprendizaje automático y profundo, cuantificación, algoritmos comerciales

Modelos cuantitativos patentados y estrategias comerciales algorítmicas para modelos de optimización de acciones largas/cortas con parámetros específicos de riesgo y rendimiento especificados por el perfil del inversor, utilizando aprendizaje automático/profundo, junto con agentes de aprendizaje de refuerzo Q.

Modelos de aprendizaje automático que utilizan regresión multivariable/logística, 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 el rendimiento y minimizar volatilidad para varios perfiles de riesgo de los 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 específicos a través de acciones, divisas, bonos, futuros, ETF y otros derivados. 

Algoritmo patentado intradiario largo/corto de aprendizaje automático/profundo que utiliza la API de Interactive Brokers, la biblioteca de Python IB_Insync.