このコースについて

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中級レベル

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

約7時間で修了
英語
字幕:英語

学習内容

  • Identify the different types of entries and exits in trading strategies.

  • Build a machine learning model using the TensorFlow Estimator API.

  • 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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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Introduction to Quantitative Trading and TensorFlow

3時間で修了
10件のビデオ (合計46分), 1 reading, 2 quizzes
10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
Introduction to TensorFlow1 分
Estimator API3 分
Predicting real estate house values using simple data set5 分
Estimator API Lab Introduction39
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3 分
Estimator API Lab Solution10 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
2

2

2時間で修了

Build a Pair Trading Strategy Prediction Model

2時間で修了
9件のビデオ (合計56分)
9件のビデオ
Picking Pairs4 分
Picking Pairs with Clustering8 分
How to Implement a Pair Strategy9 分
Evaluate Results of a Pair Trade6 分
Backtesting and Avoiding Overfitting6 分
Next Steps: Improvements to Your Pairs Strategy5 分
Pairs Trading Lab Introduction30
Pairs Trading Lab Solution7 分
1の練習問題
Pairs Trading Strategy and Backtesting
3

3

2時間で修了

Build a Momentum-based Trading System

2時間で修了
13件のビデオ (合計77分)
13件のビデオ
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
Kalman Filter Introduction11 分
Kalman Filter Trading Applications6 分
Lab Intro: Momentum Trading43
Momentum Trading Lab Solution7 分

レビュー

USING MACHINE LEARNING IN TRADING AND FINANCE 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 3-course Specialization from Google Cloud and New York Institute of Finance (NYIF) 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 (ML) and Python. Alternatively, this program can be for Machine Learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. By the end of the Specialization, you'll understand how to use the capabilities of Google Cloud to develop and deploy serverless, scalable, deep learning, and reinforcement learning models to create trading strategies that can update and train themselves. As a challenge, you're invited to apply the concepts of Reinforcement Learning to use cases in Trading. This program is intended for those who have an understanding of the foundations of Machine Learning at an intermediate level. To successfully complete the exercises within the program, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for Machine Learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas; a solid background in ML and statistics (including regression, classification, and basic statistical concepts) and basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, and hedging). Experience with SQL is recommended....
Machine Learning for Trading

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

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