Dans ce cours, vous apprendrez les principes fondamentaux du trading, y compris le concept de tendance, de rendement, de stop-loss et de volatilité. Vous apprendrez à identifier la source de profit et la structure des stratégies de trading quantitatives de base. Ce cours vous aidera à évaluer la capacité du modèle à généraliser son apprentissage, à expliquer les différences entre la régression et la prévision, et à identifier les étapes nécessaires pour créer des backtesters de développement et de mise en œuvre. À la fin du cours, vous serez en mesure d'utiliser Google Cloud Platform pour construire des modèles d'apprentissage automatique de base dans des carnets Jupyter.
Introduction au trading, à l'apprentissage automatique et au GCP
Introduction au trading, à l'apprentissage automatique et au GCP
Ce cours fait partie de Spécialisation "L'apprentissage automatique pour la négociation"
Instructeur : Jack Farmer
68 743 déjà inscrits
Inclus avec
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
898 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
5 heures à compléter
Apprenez à votre propre rythme
85%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
Ce que vous apprendrez
Comprendre les principes fondamentaux de la négociation, y compris les concepts de tendance, de rendement, de stop-loss et de volatilité.
Définir la négociation quantitative et les principaux types de stratégies de négociation quantitative.
Comprendre les étapes de base de l'arbitrage de change, de l'arbitrage statistique et de l'arbitrage d'indice.
Comprendre l'application de l'apprentissage automatique aux cas d'utilisation financière.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Analyse technique
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage statistique des machines
- Catégorie : Négociation financière
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Plates-formes d'informatique en nuage
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Négociation de titres
- Catégorie : Finances
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage supervisé
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Ce cours fait partie de la Spécialisation "L'apprentissage automatique pour la négociation"
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Instructeur
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Statut : Essai gratuitNew York Institute of Finance
Statut : Essai gratuitGoogle Cloud
Statut : Essai gratuitNew York Institute of Finance
Statut : Essai gratuitNew York University
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
Avis des étudiants
- 5 stars
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LA
Révisé le 2 juin 2020
Good introduction to quant theory and ML, labs could be a lot better though, they lack proper explanations and don't cover some of the basics necessary to complete them.
AJ
Révisé le 1 mai 2020
This is a very good course because it tuned my already forecasting knowledge to look more into machine learning
AJ
Révisé le 20 nov. 2020
I thought this was excellent. Some familiarity with standard SQL is needed to get the most benefit from the materials, and the course is clearly aimed at GCP users.
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