INTL
Freelancer
전문가
외주
원격 가능
Market Data Prediction Algorithm
예상 기간
장기 (기간 미정, 매일 관리 필요)
난이도
전문가
기술 스택
C++
Java
Python
Statistical Analysis
Data Science
AI 분석 요약 기회점수 38/100
기존에 운영 중인 금융 시장 예측 알고리즘을 인수하여 유지보수하고 확장하는 프로젝트입니다. CSV/JSON 형태의 시장 데이터를 입력받아 다음 구간의 가격을 예측하고 MSE/MAE 등 정확도 지표를 백테스팅으로 출력하는 C++ 또는 Java 기반 시스템을 다룹니다. 수학·통계·금융 도메인 지식과 알고리즘 유지보수 역량을 두루 갖춘 개발자에게 적합하며, 매일 관리가 필요한 고난도 장기 협업 프로젝트입니다.
핵심 요구사항
- 기존 금융 예측 알고리즘 인수 및 유지보수
- 수학·통계·금융 시장 도메인 전문성
- C++ 또는 Java로 예측 로직 구현·확장
- CSV/JSON 시장 데이터 처리 및 다음 구간 가격 예측
- 백테스팅 기반 정확도 지표(MSE, MAE) 산출
- Linux/Windows 표준 환경에서 오류 없는 빌드
산출물
- 완전히 동작하는 C++ 또는 Java 소스코드
- 빌드/실행 방법(Makefile, Maven, Gradle 등)
- 예측 방법론과 외부 라이브러리를 설명한 README
- 제공 데이터셋 기반 샘플 실행 결과
매력 포인트
- 명확한 산출물 및 인수 기준 정의
- 성과 기반 장기 협업 가능성
주의사항
- '95% 승률' 주장은 금융 예측에서 비현실적이며 과장/허위 가능성
- 예산·기간·카테고리 정보가 모두 비어 있어 보상 조건 불명확
- 시급제이나 bid 평균 $51로 높은 전문성 대비 보상 수준 불투명
프로젝트 유형유지보수
적합 개발자금융 퀀트 경험이 있는 수학·통계 강점의 C++/Java 알고리즘 개발자
클라이언트 정보
지원자113명
평균 입찰가$51
프로젝트 원문 설명
I need a highly skilled coder with expertise in math, markets, and algorithm maintenance to take over an existing financial algorithm with a 95% win rate. The role involves maintaining and potentially expanding the algorithm, which requires daily attention due to its complexity. This is an ongoing project with room for extended collaboration based on performance.
Deliverables:
• Fully-functional C++ or Java source code
• Build/run instructions (e.g., Makefile, Maven, or Gradle)
• A short README explaining the prediction methodology and any external libraries used
• A sample run on my provided dataset demonstrating the output format
Acceptance Criteria:
• Compiles without errors on a standard Linux or Windows setup
• Consumes market data in CSV or JSON as provided and produces predicted prices for the next user-specified interval
• Prediction accuracy metrics (MSE, MAE, or similar) printed after back-testing on the supplied sample set
Deliverables:
• Fully-functional C++ or Java source code
• Build/run instructions (e.g., Makefile, Maven, or Gradle)
• A short README explaining the prediction methodology and any external libraries used
• A sample run on my provided dataset demonstrating the output format
Acceptance Criteria:
• Compiles without errors on a standard Linux or Windows setup
• Consumes market data in CSV or JSON as provided and produces predicted prices for the next user-specified interval
• Prediction accuracy metrics (MSE, MAE, or similar) printed after back-testing on the supplied sample set
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