План на курса

Искусствен интелигент в търговията и ландшафта на активи Management

  • Трендове в алгоритмичната и базираната на ИИ търговия
  • Обзор на квантитативните финансови работни процеси
  • Ключови инструменти, платформи и източници на данни

Работа с финансови данни в Python

  • Обработка на временни редове данни с Pandas
  • Чистене, трансформация и инженерство на характеристики на данни
  • Финансови индикатори и изграждане на сигнали

Supervised Learning за търговски сигнали

  • Регресионни и класификационни модели за предвиждане на пазара
  • Оценка на предвиждащи модели (например, точност, прецизност, коефициент на Шарп)
  • Случайно изследване: изграждане на генератор на сигнали на основата на машинно обучение

Unsupervised Learning и пазарни режими

  • Кластеризация за режими на волатлност
  • Намаляване на размерността за откриване на модели
  • Приложение в кошчева търговия и групиране на рискове

Оптимизация на портфейлите с техники на ИИ

  • Рамка на Марковиц и нейните ограничения
  • Равенство на рискове, Блек-Литърман и оптимизация на основата на машинно обучение
  • Динамично преразпределяне с предвиждащи входни данни

Тест на стратегии и оценка

  • Използване на Backtrader или персонализирани рамки
  • Метрики на рисково приспособена производителност
  • Избягване на прекалено приспособяване и предвидност

Разработка на ИИ модели в активна търговия

  • Интеграция с API за търговия и платформи за изпълнение
  • Наблюдение и цикли на повторно обучение на моделите
  • Етични, регулаторни и операционни разсъждения

Резюме и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на статистика и финансови пазари
  • Опит с Python програмиране
  • Запознанство с временни редове данни

Целева аудитория

  • Квантитативни аналитици
  • Търговски професионалисти
  • Мениджъри на портфейли
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (1)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории