Návrh Školení

AI v obchodě s aktivami Management

  • Trendy v algoritmickém a AI-založeném obchodování
  • Přehled pracovních postupů kvantitativní finanční analýzy
  • Klíčové nástroje, platformy a zdroje dat

Práce s finančními daty v Python

  • Zpracování časových řad pomocí Pandas
  • Vyčištění, transformace a inženýrství příznaků dat
  • Finanční ukazatele a konstrukce signálů

Supervised Learning pro obchodní signály

  • Regressivní a klasifikační modely pro predikci trhu
  • Vyhodnocení prediktivních modelů (např. přesnost, specifikace, Sharpeho poměr)
  • Případový studie: vytvoření ML-založeného signálového generátoru

Unsupervised Learning a tržní režimy

  • Klasterizace pro režimy volatility
  • Snížení dimenzionality pro objev vzorců
  • Aplikace v obchodování s koši a skupinách rizik

Optimalizace portfólia pomocí AI metod

  • Rámcový základ Markowitz a jeho omezení
  • Risk parity, Black-Litterman a ML-založená optimalizace
  • Dynamické re-balancing s prediktivními vstupy

Backtesting a vyhodnocení strategie

  • Použití Backtraderu nebo vlastních rámci
  • Metrice pro hodnocení výkonu s ohledem na riziko
  • Únik z overfitingu a předběžného biasu

Implementace AI modelů v živém obchodování

  • Integrace se trading API a platformami pro vykonávání
  • Monitorování modelů a cykly re-trainingu
  • Ethické, pravidelní a operační aspekty

Souhrn a další kroky

Požadavky

  • Počení s základními statistiky a finančními trhy
  • Zkušenosti s programováním v Python
  • Znalost časových řad dat

Cílová skupina

  • Kvantitativní analýtičtí pracovníci
  • Profesionálové v obchodování
  • Správci portfolií
 21 hodiny

Počet účastníků


Price per participant

Upcoming Courses

Související kategorie