About this Course

최근 조회 31,131

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완료 시 수료증 획득

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지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

다음 전문 분야의 3개 강좌 중 2번째 강좌:

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

중급 단계

완료하는 데 약 13시간 필요

권장: 16 hours/week...

영어

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귀하가 습득할 기술

Algorithmic TradingPython ProgrammingMachine Learning

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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

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완료하는 데 3시간 필요

Introduction to Quantitative Trading and TensorFlow

완료하는 데 3시간 필요
10개 동영상 (총 46분), 1 reading, 2 quizzes
10개의 동영상
Basic Trading Strategy Entries and Exits Endogenous Exogenous7m
Basic Trading Strategy Building a Trading Model2m
Advanced Concepts in Trading Strategies6m
Introduction to TensorFlow1m
Estimator API3m
Predicting real estate house values using simple data set5m
Estimator API Lab Introduction39
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3m
Estimator API Lab Solution10m
1개의 읽기 자료
Welcome to Using Machine Learning in Trading and Finance10m
1개 연습문제
Understand Quantitative Strategies
2

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완료하는 데 2시간 필요

Build a Pair Trading Strategy Prediction Model

완료하는 데 2시간 필요
9개 동영상 (총 56분)
9개의 동영상
Picking Pairs4m
Picking Pairs with Clustering8m
How to Implement a Pair Strategy9m
Evaluate Results of a Pair Trade6m
Backtesting and Avoiding Overfitting6m
Next Steps: Improvements to Your Pairs Strategy5m
Pairs Trading Lab Introduction30
Pairs Trading Lab Solution7m
1개 연습문제
Pairs Trading Strategy and Backtesting
3

3

완료하는 데 2시간 필요

Build a Momentum-based Trading System

완료하는 데 2시간 필요
13개 동영상 (총 77분)
13개의 동영상
Building a Momentum Trading Model7m
Define the Problem9m
Collect the Data2m
Creating Features3m
Split the Data3m
Selecting a Machine Learning Algorithm3m
Backtest on Unseen Data1m
Understanding the Code: Simple ML Strategies to Generate Trading Signal9m
Kalman Filter Introduction11m
Kalman Filter Trading Applications6m
Momentum Trading Lab Introduction43
Momentum Trading Lab Solution7m
3.8
28개의 리뷰Chevron Right

Using Machine Learning in Trading and Finance의 최상위 리뷰

대학: PLFeb 29th 2020

The course is inspiring. It gave me another perspective of learning trading not just for Machine Learning also for day to day trading algorithm.

대학: LTFeb 9th 2020

Very interesting course with integrated notebooks to learn concepts of how to apply machine learning to trading and finance

Machine Learning for Trading 전문 분야 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

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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