このコースについて

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約16時間で修了

推奨:17 hours/week...

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習得するスキル

Machine LearningFinanceTradingInvestment

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シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up87%(1,150 件の評価)Info
1

1

1時間で修了

Introduction to Trading, Machine Learning and GCP

1時間で修了
13件のビデオ (合計57分), 1 reading, 3 quizzes
13件のビデオ
Trading vs Investing6 分
The Quant Universe2 分
Quant Strategies7 分
Quant Trading Advantages and Disadvantages4 分
Exchange and Statistical Arbitrage8 分
Index Arbitrage2 分
Statistical Arbitrage Opportunities and Challenges5 分
Introduction to Backtesting5 分
Backtesting Design6 分
What is AI and ML ? What is the difference between AI and ML?58
Applications of ML in the Real World1 分
What is ML?3 分
1件の学習用教材
Welcome to Introduction to Trading, Machine Learning and GCP10 分
3の練習問題
Introduction to Trading5 分
Python Skills Assessment Quiz
Intro to AI and ML5 分
2

2

3時間で修了

Supervised Learning and Forecasting

3時間で修了
13件のビデオ (合計72分)
13件のビデオ
Regression and classification11 分
Short history of ML: Linear Regression7 分
Short history of ML: Perceptron5 分
Lab Intro: Building a Regression Model37
Introduction to Qwiklabs3 分
Lab Walkthrough: Building a Regression Model9 分
What is forecasting? - part 15 分
What is forecasting? - part 24 分
Choosing the right model and BQML - part 13 分
Choosing the right model and BQML - part 22 分
Lab Intro: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML36
Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML12 分
1の練習問題
Forecasting
3

3

2時間で修了

Time Series and ARIMA Modeling

2時間で修了
11件のビデオ (合計52分)
11件のビデオ
AR - Auto Regressive7 分
MA - Moving Average2 分
The Complete ARIMA Model4 分
ARIMA compared to linear regression7 分
How can you get a variety of models from just a single series?1 分
How to choose ARIMA parameters for your trading model4 分
Time Series Terminology: Auto Correlation4 分
Sensitivity of Trading Strategy4 分
Lab Intro: Forecasting Stock Prices Using ARIMA32
Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using ARIMA7 分
1の練習問題
Time Series
4

4

1時間で修了

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

1時間で修了
9件のビデオ (合計36分)
9件のビデオ
Short history of ML: Modern Neural Networks8 分
Overfitting and Underfitting6 分
Validation and Training Data Splits4 分
Why Google?1 分
Why Google Cloud Platform?2 分
What are AI Platform Notebooks1 分
Using Notebooks1 分
Benefits of AI Platform Notebooks2 分
3の練習問題
Model generalization
Google Cloud
Module Quiz8 分

レビュー

INTRODUCTION TO TRADING, MACHINE LEARNING & GCP からの人気レビュー
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Machine Learning for Trading専門講座について

This Specialization is for finance professionals, including but not limited to hedge fund traders, analysts, day traders, those involved in investment management or portfolio management, and anyone interested in gaining greater knowledge of how to construct effective trading strategies using Machine Learning. Alternatively, this specialization can be for machine learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. The courses will teach you how to create various trading strategies using Python. By the end of the Specialization, you will be able to create quantitative trading strategies that you can train and implement. You will also learn how to use reinforcement learning strategies to create algorithms that can update and train themselves. To be successful in this Specialization, you should have a basic competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL will be helpful. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and a basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging)....
Machine Learning for Trading

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。