Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod
- Rozdíl mezi statistickým učením (statistická analýza) a strojovým učením Přijetí technologie strojového učení a talentu finančními společnostmi
Pochopení různých typů Machine Learning
- Učení pod dohledem vs učení bez dohledu Iterace a hodnocení Kompromis zkreslení a odchylek Kombinace učení pod dohledem a učení bez dohledu (učení s částečným dohledem)
Pochopení Machine Learning Jazyky a sady nástrojů
- Open source vs proprietární systémy a software Python vs R vs Matlab knihovny a rámce
Pochopení Neural Networks
Pochopení základních pojmů v Finance
- Porozumění obchodování s akciemi Porozumění datům časových řad Porozumění finančním analýzám
Machine Learning Případové studie ve financích
- Generování signálu a testování Funkce Inženýrství Umělá inteligence Algoritmické obchodování Kvantitativní obchodní předpovědi Robo-poradci pro správu portfolia Risk Management a detekce podvodů Upisování pojištění
Praktické: Python pro strojové učení
- Nastavení pracovního prostoru Získání Python knihoven a balíčků strojového učení Práce s Pandas Práce s Scikit-Learn
Import finančních údajů do Python
- Použití Pandas Použití Quandl Integrace s Excelem
Práce s daty časových řad pomocí Python
- Prozkoumání vašich dat Vizualizace vašich dat
Provádění společných finančních analýz s Python
- Výpočet volatility pohyblivého systému Windows Obyčejná regrese nejmenších čtverců (OLS)
Vývoj algoritmické obchodní strategie s využitím strojového učení pod dohledem Python
- Pochopení obchodní strategie Momentum Pochopení obchodní strategie reverze Implementace vaší obchodní strategie Simple Moving Averages (SMA)
Zpětné testování vaší obchodní strategie Machine Learning
- Naučte se úskalí zpětného testování Součásti vašeho backtesteru pomocí Python nástrojů zpětného testování Implementace vašeho jednoduchého backtesteru
Zlepšení vaší Machine Learning obchodní strategie
- Klasifikace nebo regresní stromy KMeans K-Nearest Neighbors (KNN) Genetický algoritmus Práce s vícesymbolovými portfolii pomocí rámce Risk Management pomocí zpětného testování řízeného událostmi
Hodnocení výkonnosti vaší Machine Learning obchodní strategie
- Použití Sharpe Ratio Výpočet maximálního čerpání pomocí složeného ročního tempa růstu (CAGR) Měření distribuce výnosů pomocí souhrnu metrik na úrovni obchodu
Odstraňování problémů
Závěrečné poznámky
Požadavky
- Základní zkušenosti s programováním Python
- Základní znalost statistiky a lineární algebry
21 hodiny
