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Il y a 4 modules dans ce cours
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.
Pour réussir ce cours, vous devez avoir des compétences avancées en programmation Python et être familier avec les bibliothèques pertinentes pour l'apprentissage automatique, telles que Scikit-Learn, StatsModels, et Pandas. Une expérience de SQL est recommandée. Vous devez avoir des connaissances en statistiques (valeurs attendues et écart-type, distributions gaussiennes, moments supérieurs, probabilités, régressions linéaires) et une connaissance fondamentale des marchés financiers (actions, obligations, produits dérivés, structure du marché, couverture).
Dans ce module, vous serez initié aux principes fondamentaux de la négociation. Vous serez également initié à l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est à la fois un art qui implique la connaissance de la bonne combinaison de paramètres permettant d'obtenir des modèles précis et généralisés et une science qui implique la connaissance de la théorie permettant de résoudre des types de problèmes spécifiques.
Inclus
25 vidéos3 lectures4 devoirs
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25 vidéos•Total 127 minutes
Aperçu des cours - À qui s'adressent ces cours ?•2 minutes
Aperçu du cours Introduction au trading avec l'apprentissage automatique sur Google Cloud•6 minutes
Qu'est-ce que l'IA et la ML ? Quelle est la différence entre l'IA et le ML ?•1 minute
Applications de la ML dans le monde réel•1 minute
Qu'est-ce que le ML ?•4 minutes
Jeu : L'importance de bonnes données•5 minutes
Brève histoire du ML en finance quantitative•12 minutes
Pourquoi Google ?•2 minutes
Pourquoi Google Cloud Platform ?•2 minutes
Qu'est-ce qu'un ordinateur portable de plate-forme d'IA ?•1 minute
Utilisation des carnets de notes•2 minutes
Avantages des ordinateurs portables de la plateforme d'IA•2 minutes
Que voulons-nous modéliser ? Commençons par le plus simple•6 minutes
Démonstration : Construction d'un modèle avec BigQuery ML•26 minutes
Introduction au laboratoire : Construire un modèle de régression•1 minute
Visite du laboratoire : construction d'un modèle de régression•9 minutes
Négocier ou investir•6 minutes
L'univers Quant•2 minutes
Stratégies quantitatives•7 minutes
Avantages et inconvénients de la négociation quantique•4 minutes
Arbitrage boursier et statistique•9 minutes
Arbitrage sur indice•2 minutes
Opportunités et défis de l'arbitrage statistique•5 minutes
Introduction au backtesting•5 minutes
Conception du backtesting•6 minutes
3 lectures•Total 30 minutes
Apprentissage supervisé et régression•10 minutes
Bienvenue à l'introduction au trading, à l'apprentissage automatique et au GCP•10 minutes
Étude de cas : Marchés des capitaux dans le nuage•10 minutes
4 devoirs•Total 20 minutes
IA et apprentissage automatique•5 minutes
Revue de Trading Concepts•15 minutes
Quiz d'évaluation des compétences Python•0 minutes
Google Cloud•0 minutes
Apprentissage supervisé avec BigQuery ML
Module 2•1 heure à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous serez initié à l'apprentissage automatique supervisé et à certains algorithmes pertinents couramment appliqués aux problèmes de négociation. Vous aurez une expérience pratique de la construction d'un modèle de régression à l'aide de BigQuery Machine Learning
Inclus
6 vidéos1 lecture1 devoir
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6 vidéos•Total 29 minutes
Qu'est-ce que la prévision ? - 1ère partie•6 minutes
Qu'est-ce que la prévision ? - partie 2•4 minutes
Choisir le bon modèle et BQML - partie 1•4 minutes
Choisir le bon modèle et BQML - partie 2•2 minutes
Lab Intro : Prévision des prix des actions à l'aide de la régression en BQML•1 minute
Visite guidée du laboratoire : Prévision des prix des actions à l'aide de la régression en BQML•12 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Rester à jour avec les types de modèles ML de BigQuery•10 minutes
1 devoir
Prévisions•0 minutes
Séries temporelles et modélisation ARIMA
Module 3•1 heure à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous découvrirez la modélisation ARIMA et son application aux données de séries temporelles. Vous aurez une expérience pratique de la construction d'un modèle ARIMA pour un ensemble de données financières.
Inclus
11 vidéos1 devoir
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11 vidéos•Total 52 minutes
Qu'est-ce qu'une série chronologique ?•8 minutes
AR - Auto Régressif•7 minutes
MA - Moyenne mobile•3 minutes
Le modèle ARIMA complet•4 minutes
ARIMA comparé à la régression linéaire•8 minutes
Comment obtenir une variété de modèles à partir d'une seule série ?•2 minutes
Comment choisir les paramètres ARIMA pour votre modèle de trading ?•4 minutes
Terminologie des séries temporelles : Autocorrélation•4 minutes
Sensibilité de la stratégie commerciale•5 minutes
Lab Intro : Prévision des prix des actions à l'aide d'ARIMA•1 minute
Visite guidée du laboratoire : Prévision des prix des actions à l'aide d'ARIMA•8 minutes
1 devoir
Séries chronologiques•0 minutes
Introduction aux réseaux neuronaux et à l'apprentissage profond
Module 4•1 heure à terminer
Détails du module
Dans ce module, vous découvrirez les réseaux neuronaux et leur lien avec l'apprentissage profond. Vous apprendrez également à évaluer la généralisation des modèles à l'aide de la régularisation et de la validation croisée. Vous serez également initié à Google Cloud Platform (GCP). Plus précisément, vous apprendrez à tirer parti de GCP pour mettre en œuvre des techniques de trading.
Inclus
5 vidéos1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion
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5 vidéos•Total 29 minutes
Brève histoire de la ML : Réseaux neuronaux•8 minutes
Brève histoire des réseaux neuronaux modernes•9 minutes
Surajustement et sous-ajustement•6 minutes
Séparation des données de validation et de formation•5 minutes
Récapitulation du cours + Aperçu du prochain cours•2 minutes
1 lecture•Total 10 minutes
Exemple de code BigQuery ML DNN•10 minutes
2 devoirs•Total 8 minutes
Quiz récapitulatif•8 minutes
Généralisation du modèle•0 minutes
1 sujet de discussion•Total 10 minutes
Application du ML au problème des stations de ski d'hiver•10 minutes
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Le New York Institute of Finance (NYIF) est un leader mondial de la formation dans le domaine des services financiers et des industries connexes. Créé par la Bourse de New York en 1922, il forme aujourd'hui plus de 250 000 professionnels dans plus de 120 pays. Les cours du NYIF couvrent tous les aspects de la banque d'investissement, de l'évaluation des actifs, de l'assurance et de la structure du marché, de la modélisation financière, des opérations de trésorerie et de la comptabilité. L'institut dispose d'un corps professoral composé de leaders de l'industrie et offre une gamme d'options de livraison de programme, y compris l'auto-apprentissage, les cours en ligne et les classes en personne. Parmi ses clients américains figurent la SEC, le Trésor, Morgan Stanley, Bank of America et la plupart des grandes banques mondiales.
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Avis des étudiants
4.0
898 avis
5 stars
44,20 %
4 stars
28,61 %
3 stars
13,91 %
2 stars
4,67 %
1 star
8,57 %
Affichage de 3 sur 898
A
AJ
5·
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.
S
ST
4·
Révisé le 14 janv. 2020
Some of the content in Week 4, might be better placed earlier in the course. Other than that it was a great learning experience.
M
MS
5·
Révisé le 29 janv. 2020
Excellent! But, I am missing some of the prerequisites since I just wanted to take a chance and try things out, but feel like proceeding further might lead to some stumbling blocks.
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