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
Úvod do R
- Instalace RStudio IDE Načítání balíčků R Datové struktury Vektory Faktory Seznamy datových rámců Matice a pole
Import finančních dat do R
- Databáze, datové sklady a streamování dat Distribuované ukládání a zpracování pomocí Hadoop a Spark Import dat z databáze Import dat z Excelu a CSV
Implementace regresní analýzy s R
- Lineární regresní zobecnění a nelinearita
Hodnocení výkonnosti Machine Learning algoritmů
- Křížová validace a převzorkování Bootstrap Cvičení agregace (bagování).
Vývoj algoritmické obchodní strategie s R
- Nastavení pracovního prostředí Shromažďování a zkoumání údajů o zásobách Implementace strategie sledování trendů
Zpětné testování vaší obchodní strategie Machine Learning
- Učení se úskalí backtestingu Komponenty vašeho backtesteru Implementace vašeho jednoduchého backtesteru
Zlepšení vaší Machine Learning obchodní strategie
- Klasifikace nebo regresní stromy KMeans k-Nearest Neighbors (KNN) Genetický algoritmus Práce s portfolii s více symboly pomocí rámce Risk Management pomocí zpětného testování řízeného událostmi
Hodnocení výkonnosti vaší obchodní strategie Machine Learning
- Použití Sharpe Ratio Výpočet maximálního čerpání pomocí složené roční míry růstu (CAGR) Měření distribuce výnosů pomocí metrik na úrovni obchodu
Rozšíření schopností vaší společnosti
- Vývoj modelů v cloudu s využitím GPU k urychlení hloubkového učení Použití hloubkového učení Neural Networks pro počítačové vidění, rozpoznávání hlasu a analýzu textu
Shrnutí a závěr
Požadavky
- Programming zkušenost s jakýmkoli jazykem
- Základní znalost statistiky a lineární algebry
28 hodiny