このコースについて

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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
  • Basic competency in Python, familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library. 
  • Familiarity with statistics, financial markets, ML
約19時間で修了
英語

学習内容

  • Design basic quantitative trading strategies

  • Use Keras and Tensorflow to build machine learning models

  • Build a pair trading strategy prediction model and back test it.

  • Build a momentum-based trading model and back test it.

習得するスキル

Algorithmic TradingPython ProgrammingMachine Learning
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提供:

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ニューヨーク金融金融研究所

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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

1時間で修了

Introduction to Quantitative Trading and TensorFlow

1時間で修了
4件のビデオ (合計23分), 1 学習用教材, 1 個のテスト
4件のビデオ
Basic Trading Strategy Entries and Exits Endogenous Exogenous7 分
Basic Trading Strategy Building a Trading Model2 分
Advanced Concepts in Trading Strategies6 分
1件の学習用教材
Welcome to Using Machine Learning in Trading and Finance10 分
1の練習問題
Understand Quantitative Strategies
4時間で修了

Introduction to TensorFlow

4時間で修了
11件のビデオ (合計50分)
11件のビデオ
Introduction to TensorFlow6 分
TensorFlow API Hierarchy4 分
Components of tensorflow Tensors and Variables8 分
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3 分
Lab Intro Writing low-level TensorFlow programs43
Working in-memory and with files3 分
Training on Large Datasets with tf.data API4 分
Getting the data ready for model training6 分
Embeddings8 分
Lab Intro Manipulating data with TensorFlow Dataset API34
2

2

3時間で修了

Training neural networks with Tensorflow 2 and Keras

3時間で修了
12件のビデオ (合計53分)
12件のビデオ
Activation functions8 分
Activation functions: Pitfalls to avoid in Backpropagation 5 分
Neural Networks with Keras Sequential API7 分
Serving models in the cloud3 分
Lab Intro : Keras Sequential API21
Neural Networks with Keras Functional API9 分
Regularization: The Basics4 分
Regularization: L1, L2, and Early Stopping5 分
Regularization: Dropout5 分
Lab Intro: Keras Functional API38
Recap57
3

3

6時間で修了

Build a Momentum-based Trading System

6時間で修了
12件のビデオ (合計68分), 1 学習用教材, 2 個のテスト
12件のビデオ
Introduction to Hurst8 分
Building a Momentum Trading Model7 分
Define the Problem9 分
Collect the Data2 分
Creating Features3 分
Split the Data3 分
Selecting a Machine Learning Algorithm3 分
Backtest on Unseen Data1 分
Understanding the Code: Simple ML Strategies to Generate Trading Signal9 分
Lab Intro: Momentum Trading43
Momentum Trading Lab Solution7 分
1件の学習用教材
Hurst Exponent and Trading Signals Derived from Market Time Series10 分
4

4

5時間で修了

Build a Pair Trading Strategy Prediction Model

5時間で修了
11件のビデオ (合計74分)
11件のビデオ
Picking Pairs4 分
Picking Pairs with Clustering8 分
How to implement a Pair Trading Strategy9 分
Evaluate Results of a Pair Trade6 分
Backtesting and Avoiding Overfitting6 分
Next Steps: Imrovements to your Pair Strategy5 分
Lab Intro: Pairs Trading30
Lab Solution: Pairs Trading7 分
Kalman Filter Introduction11 分
Kalman Filter Trading Applications6 分
1の練習問題
Pairs Trading Strategy concepts

レビュー

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よくある質問

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。