In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen des Handels kennen, darunter das Konzept von Trend, Rendite, Stop-Loss und Volatilität. Sie lernen, wie Sie die Gewinnquelle und die Struktur grundlegender quantitativer Handelsstrategien identifizieren können. Dieser Kurs hilft Ihnen zu beurteilen, wie gut das Modell sein Lernen verallgemeinert, erklärt die Unterschiede zwischen Regression und Prognose und zeigt Ihnen die Schritte auf, die für die Entwicklung und Implementierung von Backtestern erforderlich sind. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Google Cloud Platform zu nutzen, um grundlegende maschinelle Lernmodelle in Jupyter Notebooks zu erstellen.
Einführung in den Handel, maschinelles Lernen & GCP
Einführung in den Handel, maschinelles Lernen & GCP
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Maschinelles Lernen für den Handel“
Dozent: Jack Farmer
68.632 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
898 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
5 Stunden zu vervollständigen
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
85%
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Was Sie lernen werden
Verstehen Sie die Grundlagen des Handels, einschließlich der Konzepte von Trend, Rendite, Stop-Loss und Volatilität.
Definieren Sie den quantitativen Handel und die wichtigsten Arten von quantitativen Handelsstrategien.
Verstehen Sie die grundlegenden Schritte bei Börsenarbitrage, statistischer Arbitrage und Indexarbitrage.
Verstehen Sie die Anwendung von maschinellem Lernen auf Finanzanwendungen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Modell-Optimierung
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
- Kategorie: Google Cloud-Plattform
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Finanzen
- Kategorie: Wertpapierhandel
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Technische Analyse
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Cloud-Plattformen
- Kategorie: Finanzieller Handel
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Tiefes Lernen
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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ML
Geprüft am 13. Juli 2021
Even are more basic knowledge of Trading and ML, still with specific data relative Trading and finance, Great!
LA
Geprüft am 2. Juni 2020
Good introduction to quant theory and ML, labs could be a lot better though, they lack proper explanations and don't cover some of the basics necessary to complete them.
ST
Geprüft am 14. Jan. 2020
Some of the content in Week 4, might be better placed earlier in the course. Other than that it was a great learning experience.
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