microprediction/microprediction

해결하는 문제

이 저장소는 정량적 금융, 시계열 분석, 통계적 예측 도구의 중심적인 허브 역할을 합니다. 분포 예측, 공분산 추정, 포트폴리오 최적화를 위한 빠르고 신뢰할 수 있으며, 자주 순차적(온라인)인 방법의 필요성을 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 독립적이고 잘 테스트된 패키지와 연구 프로젝트의 세트로 구성되어 있으며, 다음이 포함됩니다:

• Skaters: 온라인 단변량 시계열 분포 예측을 위한 도구.
• Precise: 고차원 및 변수 변화를 처리할 수 있는 순차적 공분산 및 상관관계 추정기.
• Thurstone: 빠른 능력 변환을 사용한 다중 참가자 대회 확률 계산 및 역보정을 위한 패키지.
• Humpday: 순수 Python 및 JavaScript로 구현된 도함수를 필요로 하지 않는(블랙박스) 최적화 방법의 모음.
• Allocation: 온라인 포트폴리오 방법, 특히 새로운 슈어 및 서스턴 방법을 포함.

대상 사용자

정량적 분석가, 응용 수학자, 그리고 정량적 금융, 스포츠 분석, 시계열 예측 분야에서 일하는 개발자.

주요 특징

• 의존성 없는 패키지: 여러 도구는 Pyodide에서 실행되거나 순수 JavaScript 포트로 설계되어 높은 이식성을 제공합니다.
• 온라인 학습: 새로운 데이터가 도착할 때마다 업데이트되는 순차적 추정 및 예측 방법에 중점을 둡니다.
• 최첨단 성능: 단변량 시계열 분포 예측에서 최첨단 신뢰성을 주장합니다.
• 블랙박스 최적화: 한 곳에 모아진 포괄적인 도함수 없는 최적화 방법 세트를 제공합니다.