Разработка алгоритмов обработки производственных данных (с датчиков), построение RNN (LSTM) для прогнозирования производственных параметров и выдача их на исполнительные механизмы. Scientific PYthon Development EnviRonment NumPy PyTorch PyQt 5 Интеграция с 1С ERP.

Разработка алгоритмов обработки данных и реализация их в программах.

Параллельно со службой по контракту в МО РФ изучал ООП и машинное обучение, применял знания на практике в разработке программ.

Математические, алгоритмические, программные анализ и обработка требуемых данных из большого динамического массива данных и/или его производных; создание алгоритмов, обеспечивающих программам способность действовать исходя из изменений входных данных : В процессе разработки Торговых систем, Торговых роботов ("советников"), Тестеров [для инвесторов/трейдеров МВР Forex], выполнял: * Анализ принимаемых динамических данных, в качестве которых представлялись: - либо "тиковые" котировки - поток; - либо интервальные данные часовых периодов ("Японские свечи", или "бары") с 1971 года по текущий интервал (интервал "час"). * На предмет: - Математической фильтрации "шума" (в т.ч. "белый", "розовый" шумы, среднеквадратическое отклонение элементов ряда данных от выбранной средней ("взвешивание" по различным (в т.ч. и собственной разработки) критериям, экспоненциальные (рекуррентные))); - Использования преобразования Фурье для выявления функциональных зависимостей имеющихся последовательностей; - Анализа и выявления требуемых данных из рядов активно применялась методология областей знаний: Теория игр (Фибо-поиск), Фрактальная геометрия, Нечеткая логика. - Построения "прогноз-дорожек" на основе методов экспоненциального (рекуррентного) расчета, методов Фрактальной геометрии, расчетов преобразования Фурье (если удалось выявить гармоники функций в ряде данных). - Поиска, выявления, определения (расчета) степеней корреляции различных рядов данных между собой и их построение. * Расчет (и построение на графике цен) уровней для торговли по Мартингейлу с расчётом лотов (уже не по Мартингейлу, а по разработанной методике). * Программное сведение наборов параметров к ключевым, для проведения их автоподстройки (адаптации) в зависимости от поведения входных данных, производных от них, а также иных внешних данных, имеющих способность оказывать влияние на исследуемые ряды данных. * Поиск способов отображения (для последующего анализа) функции от 3-х и более переменных (признаков). Площадной/объёмный анализ и сравнение комплексов из 4-х/5-ти параметров (признаков). Кроме этого: * По заданным заказчиком параметрам выполнения транзакций - программное построение кривых капитала; * По заданной заказчиком программе использования депозита ("Money management") и полученной кривой капитала - программное построение кривых изменения депозита; * По анализу поведения полученных кривых депозита учил робота выдвигать предложения о периодах применения тех или иных торговых систем (условиях проведения транзакций) и программ использования депозита. Построение различных индикаторов/осцилляторов к ряду данных (графику цены) и его производным: авторские средние с адаптивной (зависящей от динамики рынка) глубиной истории построения, вывод на график данных о скоплении цен на уровнях цены (данные с меньших интервалов - для расчёта) и т.п.

Программирование и алгоритмы, Программирование