Point culminant des diplômés : Andres Jaramillo, Data Science

BrainStation Diplôme en science des données est un programme intensif conçu pour lancer la carrière des étudiants dans les données. Pour montrer davantage ce qui peut être accompli après un programme de diplôme de 12 semaines, nous avons parlé avecAndré Jaramillo, un récent diplômé de BrainStation pour en savoir plus sur son projet phare.

Jaramillo voulait compléter son expérience en marketing numérique avec la capacité d'exploiter les données. J'ai décidé de poursuivre la science des données pour apprendre des outils plus sophistiqués afin de me préparer au futur paysage entouré de données.

Inspiré par les histoires de commerçants prospères, et en particulier de commerçants qui avaient gagné des millions pour tout perdre, il a décidé de créer un système automatisé. Algorithme financier quantitatif . Celui qui étaitcapable de jouer en bourse… et de gagner.



Le modèle et le processus sont expliqués en détail dans Jaramillo portefeuille , mais voici quelques points clés :

J'ai toujours trouvé intéressant d'entendre des histoires sur des commerçants prospères qui ont réussi à battre le marché. Le trading quantitatif est l'une des nombreuses stratégies possibles pour le faire, mais je pense que le mot quantitatif effraie les traders non techniques de l'essayer, a déclaré Jaramillo.

J'ai pensé que ce projet pourrait être une excellente introduction aux marchés financiers et à leurs applications d'apprentissage automatique, tout en mettant en pratique mes compétences en science des données.

Pour commencer, Jaramillo a conçu un cadre - un modèle squelettique avec une infrastructure robuste. Son objectif était que le modèle soit impartial, entièrement automatisé, capable de battre le taux de croissance du S&P500 et d'avoir une croissance exponentielle à long terme.

Ensuite, il a dû construire une stratégie. Je n'ai pas de formation financière, donc la création d'une stratégie d'achat et de vente a pris plusieurs tentatives. Mais, a-t-il dit, cela a joué à son avantage. Je n'ai pas abordé ce projet comme un investisseur typique qui agit sur la connaissance car cela implique un biais qui peut conduire à des opportunités manquées.

Ensuite, bien sûr, il était temps de tester l'algorithme. Jaramillo a backtesté ses modèles sur des données boursières historiques et a constaté que l'algorithme était un succès, renvoyant un taux de 827,9 % en neuf ans .

La principale leçon que j'ai apprise [à BrainStation] était de savoir comment aborder la résolution de problèmes en tant que Data Scientist. Sans cette méthodologie apprise, je me serais vite senti dépassé et découragé au début de mon projet, dit-il.