このコースについて

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受講生の就業成果

20%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

33%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

約9時間で修了
英語

学習内容

  • Understand the fundamentals of trading, including the concepts of trend, returns, stop-loss, and volatility.

  • Define quantitative trading and the main types of quantitative trading strategies.

  • Understand the basic steps in exchange arbitrage, statistical arbitrage, and index arbitrage.

  • Understand the application of machine learning to financial use cases.

習得するスキル

FinanceTradingInvestmentMachine Learning applied to Finance

受講生の就業成果

20%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

33%

昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
中級レベル

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

約9時間で修了
英語

提供:

Placeholder

Google Cloud

Placeholder

ニューヨーク金融金融研究所

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up89%(2,024 件の評価)Info
1

1

4時間で修了

Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud

4時間で修了
26件のビデオ (合計131分), 3 学習用教材, 5 個のテスト
26件のビデオ
Course Overview Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud5 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
Game: The importance of good data4 分
Brief History of ML in Quantitative Finance11 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
What do we want to model? Let's start simple5 分
Demo: Building a model with BigQuery ML25 分
How to use Qwiklabs for your Labs3 分
Lab Intro: Building a Regression Model37
Lab Walkthrough: Building a Regression Model9 分
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
3件の学習用教材
Supervised Learning and Regression10 分
Welcome to Introduction to Trading, Machine Learning and GCP10 分
Case Study: Capital Markets in the Cloud10 分
4の練習問題
Python Skills Assessment Quiz
AI and Machine Learning5 分
Google Cloud
Trading Concepts Review15 分
2

2

3時間で修了

Supervised Learning with BigQuery ML

3時間で修了
6件のビデオ (合計29分), 1 学習用教材, 3 個のテスト
6件のビデオ
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件の学習用教材
Staying current with BigQuery ML model types10 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
5件のビデオ (合計29分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
5件のビデオ
Short history of ML: Modern Neural Networks8 分
Overfitting and Underfitting6 分
Validation and Training Data Splits4 分
Course Recap + Preview of next course 1 分
1件の学習用教材
Example BigQuery ML DNN code10 分
2の練習問題
Model generalization
Recap 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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よくある質問

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