Description

Bonjour,

Je suis Sofien EL YADINI, étudiant en Maths & Informatique et fondateur de Botlyz, une startup en développement d'outils de trading automatisé destinés à faciliter l'investissement pour ceux qui manquent de temps. Mon système actuel, basé sur Python, utilise Dask sur CPU pour tester toutes les combinaisons possibles de paramètres de stratégie et sélectionner les meilleures performances.

Cependant, l'augmentation des volumes de données rallonge considérablement les temps de calcul, me confrontant aux limites de mon infrastructure actuelle. Je cherche donc à booster les performances de backtesting de Botlyz, idéalement de 5 à 20 fois, en migrant vers une architecture GPU. Actuellement, j'utilise pandas pour la manipulation des données, mais aussi des modules comme NumPy et Matplotlib pour l'analyse et la visualisation, tous principalement optimisés pour CPU.

L'enjeu est de convertir le code pour qu'il soit compatible avec des outils GPU, tels que cuDF pour la manipulation des données et Numba pour l'accélération des calculs, en restant dans l'écosystème NVIDIA RAPIDS si possible. Ma question est double : pensez-vous qu'une optimisation GPU de ce type soit réalisable pour mon projet, et quelle amélioration de vitesse pouvons-nous envisager ?

Étant étudiant et à l'aube du lancement officiel de Botlyz, mon budget est limité. J'espère trouver un collaborateur qui comprendra cette contrainte tout en partageant l'enthousiasme pour le potentiel du projet. Je suis disponible pour des discussions approfondies, via Discord ([URL visible pour les membres Premium]) ou par téléphone au +33769059177, notamment pour des séances de partage d'écran pour naviguer dans le code.

Votre expertise en développement GPU pourrait être déterminante pour le succès de Botlyz. J'attends avec impatience vos réflexions sur la faisabilité, les coûts estimés et votre intérêt à contribuer à ce projet innovant.

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