План на курса

Изкуствен интелект в ландшафта на търговия и управление на активи

  • Тенденции в алгоритмичната и ИИ-базирана търговия
  • Общ преглед на количествените финансови работни процеси
  • Ключови инструменти, платформи и данни източници

Работа с финансови данни в Python

  • Обработка на временните редове, използвайки Pandas
  • Очистване, преобразуване и инженеринг на характеристики
  • Финансови индикатори и генериране на сигнали

Контролирано учене за търговски сигнали

  • Модели за регресия и класификация за прогнози на пазара
  • Оценка на прогнозните модели (например, точност, прецизност, Sharpe ratio)
  • Кейс студи: създаване на генератор на сигнали на основа на ML

Неконтролирано учене и пазарни режими

  • Кластериране за регими на волатилност
  • Снижаване на размерността за откриване на модели
  • Применения в търговия с котировки и групировка на риска

Оптимизация на портфолио с техники на изкуствен интелект

  • Фреймворк на Markowitz и неговите ограничения
  • Рискова паритетност, Black-Litterman и оптимизация на ML
  • Динамична балансира с прогнозни входи

Обратно тестиране и оценка на стратегии

  • Използване на Backtrader или персонализирани фреймворки
  • Рискови показатели за производителност
  • Избягване на преформиране и предварително видим бiais

Прилагане на модели на ИИ в живо търговия

  • Интеграция с търговски API и изпълнителни платформи
  • Мониторинг на модели и цикли за переучаване
  • Етически, регулаторни и оперативни разглеждания

Разтворение и следващи стъпки

Изисквания

  • Разбиране на основите на статистиката и финансовите пазари
  • Опит с програмирането на Python
  • Засегнатост с временните редове

Целевата група

  • Квантови аналисти
  • Търговски професионалисти
  • Управители на портфолио
 21 часа

Брой участници


Цена за участник

Отзиви от потребители (2)

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории