Машинное обучение для основ алгоритмической торговли

Пересечение финансов и технологий произвело революцию в принятии торговых решений. Понимание того, как применять машинное обучение к финансовым данным, теперь является важным навыком для современного количественного анализа. Этот текстовый курс поможет вам освоить основы финансовых рынков и создать свои первые модели прогнозирования торговых операций. Вы узнаете, как обрабатывать наборы финансовых данных, создавать полезные функции и обучать алгоритмы машинного обучения, чтобы выявлять рыночные модели при управлении рисками. Что вы узнаете: - Понять основные концепции финансового рынка, классы активов и терминологию торговли. - Обрабатывать и очищать исторические данные рынка с использованием современных библиотек Python. - Инженерные предсказуемые функции и технические индикаторы из сырой цены и объема данных. - Обучение и оценка моделей машинного обучения, включая алгоритмы регрессии и классификации, для прогнозирования рынка. - Применять принципы ретроспективного тестирования для оценки эффективности модели и управления торговым риском. - Внедрение базовых концепций мониторинга и развертывания моделей для обновления торговых стратегий. Вы начнете с основных определений финансов и науки данных, а затем перейдете к практическим просмотрам кода. Материал логически развивается от ввода данных и разработки функций до обучения модели, бек-тестирования и современных рабочих процессов по обслуживанию модели. Этот курс предназначен для начинающих, интересующихся количественными финансами, аналитиков данных, желающих войти в торговое пространство, и программистов, желающим применить машинное обучение на финансовых рынках. Не требуется предыдущий опыт в торговле или продвинутом машинном обучении. Начните читать сегодня, чтобы построить свой фундамент в машинном обучении для торговли.