microprediction/microprediction

何を解決するか

このリポジトリは、定量的金融、時系列分析、統計的予測ツールの中心的なハブとして機能します。分布予測、共分散推定、ポートフォリオ最適化のための高速で信頼性が高く、しばしば逐次的（オンライン）な手法の必要性に対応しています。

動作方法

このプロジェクトは、独立して検証されたパッケージや研究プロジェクトのセットで構成されており、以下のものが含まれます：

• Skaters: オンライン単変量時系列の分布予測用ツール。
• Precise: 高次元および変動する変数に対応する逐次的な共分散・相関推定器。
• Thurstone: 速い能力変換を使用した多エントリー競技の確率計算および逆補正用パッケージ。
• Humpday: 純PythonおよびJavaScriptで実装された、導関数を必要としない（ブラックボックス）最適化手法のコレクション。
• Allocation: オンラインポートフォリオ手法、特に新しいシュールおよびサーストンアプローチを含む。

対象ユーザー

定量的アナリスト、応用数学者、および定量的金融、スポーツ分析、時系列予測分野で働く開発者。

特徴

• 依存関係ゼロのパッケージ: 複数のツールはPyodideで実行可能、または純粋なJavaScriptポートとして設計され、高いポータビリティを実現しています。
• オンライン学習: 新しいデータが到着するたびに更新される逐次推定および予測手法に重点を置いています。
• 最先端のパフォーマンス: 単変量時系列の分布予測において、最先端の信頼性を主張しています。
• ブラックボックス最適化: 一か所にまとまった、包括的な導関数不要最適化手法のセットを提供しています。