Credit Risk Early Warning System: kurzusprojekt, mélytanulási rész
Python, PyTorch, pandas, scikit-learn
LSTM és MLP kódolóból álló fúziós modell napi piaci adatokon (CDS, hozam, devizavolatilitás) és havi makroadatokon, amely 30-90 napra előre jelzi az országok S&P minősítésének változását. Időrendi validáció, osztálysúlyozás a ritka események miatt.
The Sentiment Gap: szövegelemzési csapatprojekt
Python, NLTK, scikit-learn, SciPy
100 000 Amazon-értékelésen kimutattuk, hogy a csillagszám és a szöveg hangulata az esetek 44,5%-ában eltér (khi-négyzet, Cramér V = 0,32). VADER, TF-IDF és logisztikus regresszió (macro F1 0,655), LDA témamodellezés.
apro-tracker: adatgyűjtő és árfigyelő rendszer használt hardverhirdetésekre
Python, Scrapling, Ollama, SQLAlchemy, Docker
Három magyar használtpiac hirdetéseit gyűjti, megőrzi a teljes ártörténetet, és a zajos címeket szabályalapú parserrel és helyben futó nyelvi modellel strukturált termékekké alakítja.
Fare Dodger: szimuláció és játék a budapesti tömegközlekedésen
Python, BKK GTFS, saját RAPTOR útvonaltervező
Botok közötti szimulációk (200 játék párosításonként, Wilson-intervallumokkal) a játékszabályok kiegyensúlyozására a BKK valós menetrendjén.