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ニューヨーク金融金融研究所 による Using Machine Learning in Trading and Finance の受講者のレビューおよびフィードバック

4.0
303件の評価

コースについて

This course provides the foundation for developing advanced trading strategies using machine learning techniques. In this course, you’ll review the key components that are common to every trading strategy, no matter how complex. You’ll be introduced to multiple trading strategies including quantitative trading, pairs trading, and momentum trading. By the end of the course, you will be able to design basic quantitative trading strategies, build machine learning models using Keras and TensorFlow, build a pair trading strategy prediction model and back test it, and build a momentum-based trading model and back test it. To be successful in this course, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL is recommended. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and foundational knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging)....

人気のレビュー

BY

2020年12月16日

This the best online course I've ever joined, very practical, and could be able to implement in the real world with your own thoughts plus the hints from the course.

MM

2020年4月30日

This course was great!!! I think they skipped over a lot so it takes a lot of time to learn the details of the skills. But it definitely gives you the tools needed!

フィルター:

Using Machine Learning in Trading and Finance: 51 - 75 / 85 レビュー

by Nicolas M

2020年3月18日

by Karthikeyan J

2021年2月27日

by Branderson J A C

2021年11月8日

by MOUAFEK A

2021年3月21日

by MICHEL I A D L C

2021年4月29日

by Emma A

2021年2月4日

by belachkar a

2020年4月19日

by Muhammad Z H

2020年7月26日

by Rishika S

2020年7月6日

by Paolo D

2021年7月17日

by Matthew S

2020年3月4日

by tsvi l

2020年10月10日

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2020年4月5日

by Andrey P

2021年7月7日

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2022年6月28日

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2020年4月19日

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2021年7月10日

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2021年11月15日

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2020年5月24日

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2022年1月12日

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2020年3月21日

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2020年11月10日