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
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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
68 984 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 profond
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Logiciel d'apprentissage automatique
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Modèle de formation
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Négociation de titres
- Catégorie : Apprentissage supervisé
- Catégorie : Apprentissage statistique des machines
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
- Catégorie : Plates-formes d'informatique en nuage
- Catégorie : Négociation financière
- Catégorie : Apprentissage automatique appliqué
- Catégorie : Analyse technique
- Catégorie : Finances
- Catégorie : Algorithmes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Optimisation du modèle
- Catégorie : Analyse des séries temporelles et prévisions
- Catégorie : Google Cloud Platform
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"
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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
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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.
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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ML
Révisé le 13 juil. 2021
Even are more basic knowledge of Trading and ML, still with specific data relative Trading and finance, Great!
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.
MF
Révisé le 20 janv. 2020
A good intro to machine learning in finance. I does not goes very deep, but hat some useful exercises and practice with google cloud.
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