Tack för att du skickade din fråga! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Tack för att du skickade din bokning! En av våra teammedlemmar kontaktar dig snart.
Kursplan
AI i trading- och förvaltningslandskapet
- Trender inom algoritmisk och AI-baserad trading
- Översikt över flöden i kvantitativ finans
- Centrala verktyg, plattformar och datakällor
Hantering av finansiell data i Python
- Hantering av tidsrkedata med Pandas
- Datarengöring, transformation och feature engineering
- Finansiella indikatorer och signalgenerering
Övervakat lärande för trading-signaler
- Regression- och klassificeringsmodeller för marknadsprognoser
- Utvärdering av prediktiva modeller (t.ex. precision, precision, Sharpe-kvot)
- Fallstudie: Bygga en ML-baserad signatgenerator
Oövervakat lärande och marknadsregimer
- Klusteranalys för volatilitetsregimer
- Dimensionsreducering för mönsteridentifiering
- Tillämpningar inom basket trading och riskgruppering
Portföljoptimering med AI-tekniker
- Markowitz-ramverket och dess begränsningar
- Riskparitet, Black-Litterman och ML-baserad optimering
- Dynamisk rebalansering med prediktiva inspel
Backtesting och utvärdering av strategier
- Användning av Backtrader eller egna ramverk
- Riskjusterade prestandamått
- Undvikande av overfitting och look-ahead bias
Implementering av AI-modeller i live trading
- Integration med trading-API:er och exekveringsplattformar
- Modellövervakning och omträningscykler
- Etiska, reglementära och operativa överväganden
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Kunskap om grundläggande statistik och finansiella marknader
- Erfarenhet av Python-programmering
- Kännedom om tidsrkedata
Målgrupp
- Kvantitativa analytiker
- Tradingproffs
- Portföljförvaltare
21 Timmar
Vittnesmål (1)
Jag har redan några rapporter som jag känner till och jag kommer att använda några av de prompts vi tittade på idag
Kelly Cotham
Kurs - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Maskintolkat