應用我的機器學習課程（可能適用於小型市場）

我已經完成了一門統計機器學習的大學課程，涵蓋了回歸、分類、神經網路、SVM、PCA 等主題。這門課非常艱難和嚴謹（我們有 Bishop 作為教科書），我們實現了算法，但是我想通過實際走出去並將這些技術應用於更多真實世界的材料來鞏固我的知識，最好是在 Python 中。這樣做的目的是為了向雇主展示一些東西，而不僅僅是一個班級。

我對花一個月的時間工作並能夠擊敗貨幣市場或其他任何東西沒有任何幻想，但是當我這樣做時，我想在沒有大量專業人士的市場上進行測試，看看會發生什麼。我正在尋找資源/指南以開始 - 我不確定我是否需要數據抓取工具，需要建立數據庫等。基本上只是應用我所學的統計數據的好資源，可能是金融入門我需要知道。

對我應該進入的不同方向完全開放。抱歉，如果這是重複的，我確實嘗試過搜尋，但大多數人都希望看到人們希望用“靈丹妙藥”來粉碎市場。我會非常高興（我知道很樂觀）為加密市場設置某種自動交易者，即使它損失了一點，只是為了體驗。

編輯：我還應該補充一點，我已經完成了 5 節電腦科學課程，所以總體上對程式很滿意，並且通過我們的統計部門做了一些隨機性

嘗試在 kaggle.com 等網站上查找線上預測挑戰，他們通常會為您提供數據，因此您無需擔心。這是一個很好的例子（已完成）：https ://www.kaggle.com/c/two-sigma-financial-modeling#description

我會做以下事情：

1. 使用免費的自動交易平台（Interactive Brokers API、metatrader 等）
2. 從 Quandl 獲取數據
3. 將任何交易算法上傳到 github。
4. 創建一個部落格並寫下您提出的算法。

這些會給你一些東西來展示給潛在的雇主。

引用自：https://quant.stackexchange.com/questions/35402