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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up88%(1,556개의 평가)Info
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완료하는 데 4시간 필요

Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud

완료하는 데 4시간 필요
26개 동영상 (총 131분), 3 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
26개의 동영상
Course Overview Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud5m
What is AI and ML ? What is the difference between AI and ML?58
Applications of ML in the Real World1m
What is ML?3m
Game: The importance of good data4m
Brief History of ML in Quantitative Finance11m
Why Google?1m
Why Google Cloud Platform?2m
What are AI Platform Notebooks1m
Using Notebooks1m
Benefits of AI Platform Notebooks2m
What do we want to model? Let's start simple5m
Demo: Building a model with BigQuery ML25m
How to use Qwiklabs for your Labs3m
Lab Intro: Building a Regression Model37
Lab Walkthrough: Building a Regression Model9m
Trading vs Investing6m
The Quant Universe2m
Quant Strategies7m
Quant Trading Advantages and Disadvantages4m
Exchange and Statistical Arbitrage8m
Index Arbitrage2m
Statistical Arbitrage Opportunities and Challenges5m
Introduction to Backtesting5m
Backtesting Design6m
3개의 읽기 자료
Supervised Learning and Regression10m
Welcome to Introduction to Trading, Machine Learning and GCP10m
Case Study: Capital Markets in the Cloud10m
4개 연습문제
Python Skills Assessment Quiz
AI and Machine Learning5m
Google Cloud
Trading Concepts Review15m
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완료하는 데 3시간 필요

Supervised Learning with BigQuery ML

완료하는 데 3시간 필요
6개 동영상 (총 29분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
What is forecasting? - part 24m
Choosing the right model and BQML - part 13m
Choosing the right model and BQML - part 22m
Lab Intro: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML36
Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML12m
1개의 읽기 자료
Staying current with BigQuery ML model types10m
1개 연습문제
Forecasting
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완료하는 데 2시간 필요

Time Series and ARIMA Modeling

완료하는 데 2시간 필요
11개 동영상 (총 52분)
11개의 동영상
AR - Auto Regressive7m
MA - Moving Average2m
The Complete ARIMA Model4m
ARIMA compared to linear regression7m
How can you get a variety of models from just a single series?1m
How to choose ARIMA parameters for your trading model4m
Time Series Terminology: Auto Correlation4m
Sensitivity of Trading Strategy4m
Lab Intro: Forecasting Stock Prices Using ARIMA32
Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using ARIMA7m
1개 연습문제
Time Series
4

4

완료하는 데 1시간 필요

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

완료하는 데 1시간 필요
5개 동영상 (총 29분), 1 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
5개의 동영상
Short history of ML: Modern Neural Networks8m
Overfitting and Underfitting6m
Validation and Training Data Splits4m
Course Recap + Preview of next course 1m
1개의 읽기 자료
Example BigQuery ML DNN code10m
2개 연습문제
Model generalization
Recap Quiz8m

검토

INTRODUCTION TO TRADING, MACHINE LEARNING & GCP의 최상위 리뷰

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Machine Learning for Trading 특화 과정 정보

This Specialization 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. Alternatively, this specialization can be for machine learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. The courses will teach you how to create various trading strategies using Python. By the end of the Specialization, you will be able to create quantitative trading strategies that you can train and implement. You will also learn how to use reinforcement learning strategies to create algorithms that can update and train themselves. To be successful in this Specialization, you should have a basic competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL will be helpful. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and a basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging)....
Machine Learning for Trading

자주 묻는 질문

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