Одним из главных принципов уникальной «системы Физтеха», заложенной в основу образования в МФТИ, является тщательный отбор одаренных и склонных к творческой работе представителей молодежи. Абитуриентами Физтеха становятся самые талантливые и высокообразованные выпускники школ всей России и десятков стран мира.

Студенческая жизнь в МФТИ насыщенна и разнообразна. Студенты активно совмещают учебную деятельность с занятиями спортом, участием в культурно-массовых мероприятиях, а также их организации. Администрация института всячески поддерживает инициативу и заботится о благополучии студентов. Так, ведется непрерывная работа по расширению студенческого городка и улучшению быта студентов.

Адрес e-mail:

Deep Learning библиотека для автоматической торговли финансовыми инструментами (Frontopolar)

Организация: ABBYY
Руководитель проекта: - 
Описание проекта:
Deep Learning или глубокое обучение – набор алгоритмов машинного обучения, которые пытаются моделировать высокоуровневые абстракции в данных, используя архитектуры, состоящие из множества нелинейных трансформаций.  Автоматическая торговля финансовыми инструментами – одна из областей, в которых эти алгоритмы могут показать хорошие результаты. На данный момент уже сделано немало научных работ на тему применения глубокого обучения к этой проблеме. Идея проекта – создать библиотеку алгоритмов глубокого обучения для торговли фин. инструментами, в которую будут включены наиболее успешные методы.


Ниже приведены задачи, которые необходимо будет решить за семестр:

1) Исследовательская задача: CNN + LSTM + online learning
Основной исследовательской задачей проекта будет алгоритм, основанный на комбинации из свёрточной нейросети (CNN), рекуррентной нейросети (LSTM) и онлайн обучения. Комбинация CNN+LSTM успешно применяется для распознавания речи. CNN должна подойти для отлавливания зависимостей на коротких промежутках времени, а LSTM на больших промежутках. Идея онлайн обучения состоит в том, что модель обучается постоянно. Предполагается, что это позволит адаптироваться под меняющиеся законы рынка.

2) Реализация других алгоритмов Deep Learning
Отдельной задачей будет изучить все успешные методы глубокого обучения, применяемые в алгоритмической торговле, провести эксперименты и реализовать проверенные алгоритмы в нашей библиотеке (Deep Boltzmann Machines и др.)

3) Framework, система тестирования, графическое приложение для демонстрации и веб-сайт с информацией о проекте.
Необходимо спроектировать и реализовать framework, в который удобно добавлять новые алгоритмы и данные. Кроме того, необходимо реализовать графическое приложение с демонстрацией возможностей библиотеки и веб-сайт с информацией о проекте.

Если вы заметили в тексте ошибку, выделите её и нажмите Ctrl+Enter.

© 2001-2016 Московский физико-технический институт
(государственный университет)

Техподдержка сайта

МФТИ в социальных сетях

soc-vk soc-fb soc-tw soc-li soc-li
Яндекс.Метрика