James Long, Jev로 은행 원시 데이터에서 수취인 설명 추출 테스트
James Long이 Jev를 사용해 개인 금융 도구의 가장 까다로운 문제인 은행 원시 데이터에서 수취인 설명을 생성했다. 첫 시도에서 약 95% 수준에 도달했으며 개선할 방법이 많다고 밝혔다.
저자가 Jev로 24/7 HFT 트레이딩 봇을 구축한 경험을 공유하고, 밀리초 속도 HFT 시스템 구축에 관한 8페이지 연구 논문과 전체 코드베이스를 공개하며 결정론적 코드가 수학을 담당하도록 시스템을 분할하는 점을 강조합니다.
i built a 24/7 HFT trading bot with Jev and wrote an 8-page research paper on EXACTLY how to build a millisecond speed high-frequency trading system with Jev, along with COMPLETE CODEBASE here is how you set it up: 1. split your system in two, deterministic code owns the math