CTO gezocht voor kwantitatieve handelsbot

Ervaring met Python, data science en ML/AI-modellen om prijsbewegingen te voorspellen.

• Python.
• Gegevensanalyse

Je hebt sterke punten in...

• getallen, data en logica
• duwen en dingen voor elkaar krijgen
• structureren en strategisch denken

- Experimenteer met lineaire modellen en nucleaire netten om prijsbewegingen te voorspellen
- Implementatie van de modellen in handelsstrategieën
- Bereken nieuwe handelsindicatoren als functies (gebaseerd op feedterug en gesprek met CEO)
- Wijzigingen aanbrengen in het bestaande prototype van de bot

Bestaand project met veel infrastructuur (databases, data, modellen, handelsbot) aanwezig.

Flexibel medeoprichtermodel, aangezien ik prima een aanzienlijk aantal aandelen aan de nieuwe CTO kan geven.

Het opzetten van een winstgevende kwantitatieve handelsrobot voor de cryptomarkt.

Hallo!
Sinds 1 jaar werk ik aan een kwantitatief handelsproject: een handelsrobot die zich richt op cryptovaluta.

Waarom cryptovaluta? Twee redenen.

Ten eerste is de markt erg volatiel en dat legt de basis voor winst in de handel.

Ten tweede is het een nieuwe markt, dus banken en grote financiële instellingen verhandelen nog niet veel cryptovaluta. De concurrentie is dus nog niet zo hevig.

Je gaat meedoen aan een gevestigd project, dat een vacature heeft, sinds onze hoofd AI-ontwikkelaar zijn PHD heeft afgerond en naar Londen is verhuisd om voor een hedgefonds te werken.

Wat is er aanwezig?
De algehele pijplijn/architectuur van de bot verkeert in goede staat. We hebben meer dan 3 jaar historische prijsactie van 6 grote munten in SQL-databases. We halen de gegevens op via phyton-oproepen en plaatsen ze in een Jupiter-notebook. De Jupiter-notebooks bevatten het lineaire model dat onze basis vormt om meer en betere voorspellingen te doen.
Het eerste model (prototype) draait ook in Python en haalt realtime gegevens op van een marktplaats genaamd bybit. Het vergelijkt de nieuwste prijsactie met de modellen en handelt automatisch via een HTTPs-oproep naar bybit.

Trainings-, validatie- en testgegevens lieten zeer positieve resultaten zien voor de functies (verschillende handelsindicatoren) die we gebruiken. De marktomstandigheden veranderden echter in januari toen de Bitcoin Spot ETF werd goedgekeurd, dus de modellen moeten worden herwerkt.
Hier zal de komende maand de nadruk op worden gelegd.
Ik kijk ernaar uit om verbinding te maken en het project te bespreken!