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
70 696 déjà inscrits
Inclus avec En savoir plus
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
900 avis
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
Planning flexible
5 heures à compléter
Apprenez à votre propre rythme
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 : Négociation financière
- Catégorie : Apprentissage statistique des machines
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Négociation de titres
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Plates-formes d'informatique en nuage
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Finances
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Analyse technique
Détails à connaître
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Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Anglais
85%
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- 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
- Obtenez un certificat professionnel partageable
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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.
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Larry W.
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4.0
Révisé le 10 juil. 2024
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Révisé le 2 juin 2020
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Révisé le 18 oct. 2020
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