Tutorial on predicting future stock covariances (using pipeline/tuning)
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Évaluation
- Difficulté
- 5/5
- Temps estimé
- Plus d'une semaine
- Accessibilité débutants
- 25/100
- Type d'issue
- Documentation
- Clarté
- À clarifier
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- julia
- Domaine
- data, documentation, machine-learning
Piste de recherche
L’issue ne nomme aucun fichier ni test ; commencez par examiner le dépôt stock-covs lié et l’ensemble de tutoriels existant. Déterminez le pipeline prévu et l’exemple de tuning, puis ajoutez un tutoriel reproductible dont l’exemple documenté s’exécute avec succès.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
- Langage dominant
- ReScript
- Étoiles
- 126
- Forks
- 19
- Métriques de merge des PR
- Aucune PR mergée en 30 j
Préparer son environnement
Ce projet ne fournit ni conteneur de développement, ni Dockerfile, ni guide de contribution : l'installation est à votre charge. Commencez par son README, et consultez notre guide de la première contribution pour les étapes générales.
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
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