Einführung in den quantitativen Handel mit Machine Learning und GCP

Dieser Kurs führt Sie durch die grundlegenden Konzepte des quantitativen Handels, des maschinellen Lernens und der Cloud-Bereitstellung, um Ihnen die Grundlagen für die Verwendung von Datenanalysen in Ihrem täglichen Geschäft zu vermitteln. Sie werden von der Verständnis der grundlegenden Marktmechanik zu entwerfen und zu bewerten Vorhersagemodelle.Durch das Studium strukturiert schriftliche Erklärungen und praktische Code-Beispiele, werden Sie lernen, wie Cloud-Ressourcen zu nutzen, um robuste Backtesting-Umgebungen zu bauen und Ihre Handelsstrategien zu automatisieren. Was Sie lernen werden: - Verstehen Sie die wichtigsten Handelskonzepte, einschließlich Volatilität, Renditen, Trends und Risikomanagement. - Erstellen Sie maschinelle Lernmodelle, um Marktbewegungen vorherzusagen und profitable Muster zu identifizieren. - Konfigurieren Sie Cloud-Pipelines auf GCP, um Finanzmarktdaten aufzunehmen, zu verarbeiten und zu speichern. - Wenden Sie moderne Datenbibliotheken an, um Datensätze zu bereinigen und vorausschauende Funktionen zu entwickeln. - Entwerfen und implementieren Sie Backtesting-Workflows, um die Modellgeneralisierung und -leistung zu bewerten. - Bereitstellen automatisierter Handelsworkflows mit Cloud-nativen Services und grundlegenden MLOps-Prinzipien. Die Reise beginnt mit der grundlegenden Handelsterminologie und Finanztheorie, bevor Sie sich der Datenaufbereitung und der Vorhersagemodellierung widmen.Sie werden dann erkunden, wie Sie diese Modelle mithilfe einer Cloud-Infrastruktur skalieren können, was in der Erstellung eines systematischen Backtesting-Frameworks gipfelt. Dieser Kurs richtet sich an Anfänger in den Bereichen Finanzen, Data Science oder Softwareentwicklung, die den quantitativen Handel erkunden möchten.Es sind keine Vorkenntnisse mit Handelsalgorithmen oder Cloud-Plattformen erforderlich. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihr erstes cloudgestütztes algorithmisches Handelsmodell zu erstellen.