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.
사용자는 Jev와 Laya가 알고리즘 트레이딩에 실시간 의사결정을 추가해 하드코딩된 규칙을 넘어선 동적 결정을 가능하게 한다고 본다.
I think Jev and Laya were the missing pieces to algorithmic trading. Sure you can hardcode gates and adjust variables, but being able to add a real time decision maker within your algorith is a game changer. I can smell and taste an early retirement.