MichaelL200/data-driven-stock-portfolio-selection

Selekcja i optymalizacja portfela spółek giełdowych z wykorzystaniem symulacji Monte Carlo, analizy technicznej oraz metod uczenia maszynowego. Projekt realizowany w ramach przedmiotu Projekt indywidualny semestru 4.

17
/ 100
Experimental
No License No Package No Dependents
Maintenance 13 / 25
Adoption 1 / 25
Maturity 3 / 25
Community 0 / 25

How are scores calculated?

Stars

1

Forks

Language

Jupyter Notebook

License

Last pushed

Apr 08, 2026

Commits (30d)

0

Get this data via API

curl "https://pt-edge.onrender.com/api/v1/quality/ml-frameworks/MichaelL200/data-driven-stock-portfolio-selection"

Open to everyone — 100 requests/day, no key needed. Get a free key for 1,000/day.