Data Science. Доработка существующего продукта. Необходимо доработать существующий код на Python, который анализирует исторические данные акций и рассчитывает сигналы для торговли. Требуется: Дописать функцию decay (ограничивать оборот по портфелю), учитывая, что: Весовые коэффициенты должны давать сумму 0 (чтобы были как положительные, так и отрицательные позиции). По модулю сумма весов должна быть 1. Реализовать расчет Q-фактора (методика обсуждается с исполнителем). Настроить стратегию так, чтобы выполнялись условия по каждому из годов: Оборот по портфелю < 45% Коэффициент Шарпа > 0.5 Доходность > 3% Это самый минимум по условиям. Полные условия во вложениях. Чем лучше код, тем выше оплата. Также во вложениях можно найти конспект по теории, который поможет разобраться в задании. Исходные данные: Файл Close.csv с ценами акций. Готовый код, который загружает данные и рассчитывает сигналы. Что должно быть на выходе: Рабочий код в Jupyter Notebook, в котором выполняются все условия. Функцию decay, можно убрать, если удастся реализовать все условия без неё. Требования к исполнителю: Хорошее знание pandas, numpy, matplotlib. Опыт работы с алгоритмическими стратегиями и обработкой данных. Желательно знание финансовых рынков и методов расчета альфа-факторов. ⏳ Дедлайн: до 12:00 23 февраля 📩 Как передача кода и обсуждение? Предоставлю текущий код и файл Close.csv. Связь удобна через Profi.ru или Telegram. ссылка на существующий код: https://colab.research.google.com/drive/1JQvySoXXU898gQXPiLBIlEPKJlxlBbD-?usp=sharing ссылка на первоначальный шаблон: https://colab.research.google.com/drive/1BY6vKxd1cUaNMNHczE6igTf7PKLEd4SY?usp=sharing ссылка на файл с данными: https://drive.google.com/file/d/1VkMlvN0n-Ng_-ZYtKdDk6Z6lrGuxjmaR/view?usp=sharing.