Данное ПО позволяет предсказать степень успешности трейдинговой стратегии в современных реалиях.
Прогнозирование успешности стратегии осуществляется на основе заранее заданных моделей. При загрузке в проект данных по стратегии, API осуществляет расчет предположительной успешности стратегии и выдает ее в качестве результата. Расчет производится с использованием машинного обучения.
Для запуска микросервисов проекта необходимо иметь установленый на локальную машину Python 3, MySQL (должен осуществлять прослушку порта 3306), а также необходимых зависимостей для данного микросервиса. Они лежат в директории requirements каждого микросервиса. Также желательно осуществлять запуск микросервисов проекта на машинах с Unix-like ОС.
На данный момент проект находится в стадии разработки, деплой не осуществлен. Для просмотра имеющихся возможностей необходимо сделать форк репозитория, склонировать его к себе на локальную машину, после чего осуществлять запуск отдельных микросервисов, предварительно установив зависимости данного микросервиса.
Необходимо склонировать репозиторий на локальную машину, после чего осуществлять правки в отдельной ветке репозитория. При выводе микросервисов в релиз или добавлении изменений в имеющийся микросервис - сливать изменения в ветку master. Ветка producion - текущая релизная ветка проекта. Она обновляется с некоторой периодичностью.
- Брылкин Дмитрий - разработка WEB части приложения,
- Леонов Иван - разработка WEB части приложения,
- Пискотин Александр - разработка ML части приложения,
- Кузнецов Олег - разработка ML части приложения.
Менторы проекта:
- Баранов Михаил - компания Mail.ru Group
- Сафиуллин Амир - компания Mail.ru Group
Данный проект имеет лицензию Apache v.2.0. Для просмотра лицензии обратитесь к LICENSE.