Эта серия стажировок из трех курсов, проводимая Google Cloud и Нью-Йоркским институтом финансов (NYIF), предназначена для профессионалов в области финансов.
Курсы предназначены для трейдеров хедж-фондов, аналитиков, дневных трейдеров и инвестиционных менеджеров.
Цель — получить глубокие знания по построению эффективных торговых стратегий с использованием машинного обучения (ML) и Python.
Эта программа также предназначена для экспертов по машинному обучению, которые хотят применить свои навыки в количественных торговых стратегиях.
Цели курса
По окончании стажировки вы поймете, как использовать возможности Google Cloud для разработки и запуска моделей глубокого обучения и обучения с подкреплением.
Вы узнаете, как создавать торговые стратегии, которые можно обновлять и обучать самостоятельно.
В качестве задачи вам предлагается применить концепции обучения с подкреплением к случаям коммерческого использования.
предпосылки
Понимание основ машинного обучения на среднем уровне.
Продвинутые навыки программирования на Python и знакомство с соответствующими библиотеками машинного обучения, такими как Scikit-Learn, StatsModels и Pandas.
Большой опыт работы в сфере ОД и статистики (включая регрессию, классификацию и введение в статистические концепции).
Базовые знания финансовых рынков (акции, облигации, деривативы, структура рынка и хеджирование).
Приветствуется опыт работы с SQL.
Практический учебный проект
Три курса покажут вам, как создавать различные количественные и алгоритмические торговые стратегии с использованием Python.
По окончании стажировки вы сможете создавать и совершенствовать количественные торговые стратегии с помощью машинного обучения.
Вы также узнаете, как использовать стратегии глубокого обучения и обучения с подкреплением для создания алгоритмов, которые могут обновляться и обучаться самостоятельно.
Details of the courses that make up the specialization
Введение в коммерцию, машинное обучение и GCP
Курс 1
9 часов
4.0 (844 оценки)
Детали курса
чему ты научишься
Понимание основ торговли, включая такие понятия, как тренд, доходность, стоп-лосс и неопределенность.
Определение количественной торговли и основные виды количественных торговых стратегий.
Понимание основных этапов биржевого арбитража, статистического арбитража и индексного арбитража.
Понимание применения машинного обучения в полезных случаях в сфере финансов.
Навыки, которые вы приобретете
Категория: Машинное обучение в сфере финансов
Категория: Финансовые
Категория: Коммерция
Категория: Инвестиции
Использование машинного обучения в коммерции и финансах
