strny0 / qqh2022_hackathon

Qminer Quant Hackathon Kick-off

V tomto repozitáři najdeš vše potřebné k odladění tvého modelu, aby Tě odevzdávací systém ničím nepřekvapil.

Odevzdávací systém beží na webu hyperion.felk.cvut.cz.

Struktura repozitáře

• data/train_dataset.csv obsahuje trénovací data
• intro.md obsahuje obecný úvod do hackatonu
• problem_definition_cs.md obsahuje detailní zadání úlohy včetně popisu dat
• runtime.yml obsahuje runtime prostředí
• src/environment.py obsahuje evaluační smyčku, která běží v odevzdávacím systému
• src/evaluate.py skript pro evaluaci Tvého modelu
• src/model.py obsahuje model, který odevzdáváš (defaultně random)

Runtime prostředí

Soubor runtime.yml obsahuje balíky, které budou dostupné při evaluaci. Vřele doporučujeme toto prostředí replikovat lokálně.

1. Nainstaluj si nástroj miniconda: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
2. Importuj environment: conda env create -f runtime.yml
3. Aktivuj (po každém restartu shellu) enviroment: conda activate hackathon

Vývojová prostředí (IDE) často umí s conda environmenty pracovat (například PyCharm).

Pro ověření funčnosti můžeš rovnou spustit evaluaci modelu, který sází náhodně: python evaluate.py

Pokud pro své řešení potřebuješ knihovnu, které v runtime.yml není, napiš nám, pokusíme se Ti vyhovět.

Vlastní řešení

Třída, kterou budeš odevzdávat, se musí jmenovat Model a musí obsahovat implementaci funkce place_bets(self, opps, summary, inc) vracející sázky.

Bližší info najdeš v samotném zadání.

Evaluace

Evaluace v odevzdávacím systému probíhá na skrytých (validačních) datech. Trénovací data obsahují zápasy ze sezón 2000/01-2005/06. Validační data obsahují zápasy ze sezón 2006/07-2009/10. V první iteraci evaluační smyčky obdržíš jako inkrement všechna trénovací data.