Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning for Trading

4.0
étoiles
773 évaluations

87 %

Jack Farmer

40 095 déjà inscrits

Offert par

Google Cloud

New York Institute of Finance

Spécialisation Machine Learning for TradingGoogle Cloud

À propos de ce cours

30 237 consultations récentes

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. 
To be successful in this course, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL is recommended. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and foundational knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging).

Dates limites flexibles

Réinitialisez les dates limites selon votre disponibilité.

Certificat partageable

Obtenez un Certificat lorsque vous terminez

100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 1 sur 3 dans le

Spécialisation Machine Learning for Trading

Niveau intermédiaire

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

Approx. 9 heures pour terminer

Anglais

Votre entreprise pourrait-elle bénéficier de la formation des employés à des compétences recherchées ?

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Ce que vous allez apprendre

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.

Compétences que vous acquerrez

Finance
Trading
Investment
Machine Learning applied to Finance

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Spécialisation Machine Learning for Trading

Niveau intermédiaire

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

Approx. 9 heures pour terminer

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,41/5 (162 évaluations)

Jack Farmer

Curriculum Director

New York Institute of Finance

80 294 étudiants

11 cours

Offert par

Google Cloud

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New York Institute of Finance

The New York Institute of Finance (NYIF), is a global leader in training for financial services and related industries. Started by the New York Stock Exchange in 1922, it now trains 250,000+ professionals in over 120 countries. NYIF courses cover everything from investment banking, asset pricing, insurance and market structure to financial modeling, treasury operations, and accounting. The institute has a faculty of industry leaders and offers a range of program delivery options, including self-study, online courses, and in-person classes. Its US customers include the SEC, the Treasury, Morgan Stanley, Bank of America and most leading worldwide banks.

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Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Évaluation du contenu87%(3,598 évaluations)

Semaine

Semaine 1

4 heures pour terminer

Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud

4 heures pour terminer

26 vidéos (Total 131 min), 3 lectures, 5 quiz

26 vidéos

Class Overview - Who these courses are for1 min

Course Overview Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud5 min

What is AI and ML ? What is the difference between AI and ML?58s

Applications of ML in the Real World1 min

What is ML?3 min

Game: The importance of good data4 min

Brief History of ML in Quantitative Finance11 min

Why Google?1 min

Why Google Cloud Platform?2 min

What are AI Platform Notebooks1 min

Using Notebooks1 min

Benefits of AI Platform Notebooks2 min

What do we want to model? Let's start simple5 min

Demo: Building a model with BigQuery ML25 min

How to use Qwiklabs for your Labs3 min

Lab Intro: Building a Regression Model37s

Lab Walkthrough: Building a Regression Model9 min

Trading vs Investing6 min

The Quant Universe2 min

Quant Strategies7 min

Quant Trading Advantages and Disadvantages4 min

Exchange and Statistical Arbitrage8 min

Index Arbitrage2 min

Statistical Arbitrage Opportunities and Challenges5 min

Introduction to Backtesting5 min

Backtesting Design6 min

3 lectures

Supervised Learning and Regression10 min

Welcome to Introduction to Trading, Machine Learning and GCP10 min

Case Study: Capital Markets in the Cloud10 min

4 exercices pour s'entraîner

Python Skills Assessment Quiz

AI and Machine Learning5 min

Google Cloud

Trading Concepts Review15 min

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Supervised Learning with BigQuery ML

3 heures pour terminer

6 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 3 quiz

6 vidéos

What is forecasting? - part 15 min

What is forecasting? - part 24 min

Choosing the right model and BQML - part 13 min

Choosing the right model and BQML - part 22 min

Lab Intro: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML36s

Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML12 min

1 lecture

Staying current with BigQuery ML model types10 min

1 exercice pour s'entraîner

Forecasting

Semaine

Semaine 3

2 heures pour terminer

Time Series and ARIMA Modeling

2 heures pour terminer

11 vidéos (Total 52 min)

11 vidéos

What is a time series?7 min

AR - Auto Regressive7 min

MA - Moving Average2 min

The Complete ARIMA Model4 min

ARIMA compared to linear regression7 min

How can you get a variety of models from just a single series?1 min

How to choose ARIMA parameters for your trading model4 min

Time Series Terminology: Auto Correlation4 min

Sensitivity of Trading Strategy4 min

Lab Intro: Forecasting Stock Prices Using ARIMA32s

Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using ARIMA7 min

1 exercice pour s'entraîner

Time Series

Semaine

Semaine 4

1 heure pour terminer

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

1 heure pour terminer

5 vidéos (Total 29 min), 1 lecture, 2 quiz

Avis

4.0

205 avis

5 stars
44,18 %
4 stars
30,23 %
3 stars
14,47 %
2 stars
4,39 %
1 star
6,71 %

Meilleurs avis pour INTRODUCTION TO TRADING, MACHINE LEARNING & GCP

par MS29 janv. 2020

Excellent! But, I am missing some of the prerequisites since I just wanted to take a chance and try things out, but feel like proceeding further might lead to some stumbling blocks.

par AM7 mars 2020

Great for beginners! A lot of examples and theories with practices. It let me learn more about the underlying principles.

par BA15 mars 2020

Very good course us introduction to Trading, ML models for trading, ML, Neural networks concept and approaches, Google cloud platform.

par IP8 juil. 2021

Great introductory course to give you the taste of what lies ahead. Not a stand alone, as does not provide sufficient knowledge to build DNN on financial data.

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À propos du Spécialisation Machine Learning for Trading

This 3-course Specialization from Google Cloud and New York Institute of Finance (NYIF) 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 (ML) and Python. Alternatively, this program can be for Machine Learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. By the end of the Specialization, you'll understand how to use the capabilities of Google Cloud to develop and deploy serverless, scalable, deep learning, and reinforcement learning models to create trading strategies that can update and train themselves. As a challenge, you're invited to apply the concepts of Reinforcement Learning to use cases in Trading. This program is intended for those who have an understanding of the foundations of Machine Learning at an intermediate level. To successfully complete the exercises within the program, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for Machine Learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas; a solid background in ML and statistics (including regression, classification, and basic statistical concepts) and basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, and hedging). Experience with SQL is recommended.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

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