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
69 775 déjà inscrits
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898 avis
niveau Intermédiaire
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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 : Évaluation du modèle
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Apprentissage profond
- Catégorie : Apprentissage statistique des machines
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Négociation de titres
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Finances
- Catégorie : Plates-formes d'informatique en nuage
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Négociation financière
- Catégorie : Analyse technique
Détails à connaître
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Évaluations
8 devoirs
Enseigné en Anglais
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- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
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- 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 University
Statut : Essai gratuitNew York Institute of Finance
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
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44,33 %
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RR
Révisé le 2 févr. 2021
Exactly what I was looking for and at the adequate level. I'm a trader and a machine learning developer, and this course helped me in both topics
IP
Révisé le 8 juil. 2021
Great introductory course to give you the taste of what lies ahead. Not a stand alone, as does not provide sufficient knowledge to build DNN on financial data.
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
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