In this course, you’ll learn about the fundamentals of trading, including the concept of trend, returns, stop-loss, and volatility. You will learn how to identify the profit source and structure of basic quantitative trading strategies. This course will help you gauge how well the model generalizes its learning, explain the differences between regression and forecasting, and identify the steps needed to create development and implementation backtesters. By the end of the course, you will be able to use Google Cloud Platform to build basic machine learning models in Jupyter Notebooks.
Introduction to Trading, Machine Learning & GCP
Introduction to Trading, Machine Learning & GCP
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Machine Learning for Trading
Unterrichtet auf Englisch
Dozent: Jack Farmer
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Kurs
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4.0
(838 Bewertungen)
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86%
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
9 Stunden (ungefähr)
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Understand the fundamentals of trading, including the concepts of trend, returns, stop-loss, and volatility.
Define quantitative trading and the main types of quantitative trading strategies.
Understand the basic steps in exchange arbitrage, statistical arbitrage, and index arbitrage.
Understand the application of machine learning to financial use cases.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Machine Learning applied to Finance
- Kategorie: Finance
- Kategorie: Trading
- Kategorie: Investment
Wichtige Details
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning for Trading
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In this module you will be introduced to the fundamentals of trading. You will also be introduced to machine learning. Machine Learning is both an art that involves knowledge of the right mix of parameters that yields accurate, generalized models and a science that involves knowledge of the theory to solve specific types of problems.
Das ist alles enthalten
26 Videos3 Lektüren4 Quizzes1 App-Element
In this module you will be introduced to supervised machine learning and some relevant algorithms commonly applied to trading problems. You will get some hands-on experience building a regression model using BigQuery Machine Learning
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 Quiz2 App-Elemente
In this module you will learn about ARIMA modeling and how it is applied to time series data. You will get hands-on experience building an ARIMA model for a financial dataset.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Quiz1 App-Element
In this module you'll learn about neural networks and how they relate to deep learning. You'll also learn how to gauge model generalization using regularization, and cross-validation. Also, you'll be introduced to Google Cloud Platform (GCP). Specifically, you'll be shown how to leverage GCP for implementing trading techniques.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre2 Quizzes1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.4 (182 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
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New York Institute of Finance
New York University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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AJ
5
Geprüft am 20. Nov. 2020
LA
4
Geprüft am 2. Juni 2020
SV
4
Geprüft am 18. Jan. 2022
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Häufig gestellte Fragen
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