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Niveau intermédiaire

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Recommandé : 16 hours/week...

Anglais

Sous-titres : Anglais

Compétences que vous acquerrez

Algorithmic TradingPython ProgrammingMachine Learning

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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

3 heures pour terminer

Introduction to Quantitative Trading and TensorFlow

3 heures pour terminer
10 vidéos (Total 46 min), 1 lecture, 2 quiz
10 vidéos
Basic Trading Strategy Entries and Exits Endogenous Exogenous7 min
Basic Trading Strategy Building a Trading Model2 min
Advanced Concepts in Trading Strategies6 min
Introduction to TensorFlow1 min
Estimator API3 min
Predicting real estate house values using simple data set5 min
Estimator API Lab Introduction39s
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3 min
Estimator API Lab Solution10 min
1 lecture
Welcome to Using Machine Learning in Trading and Finance10 min
1 exercice pour s'entraîner
Understand Quantitative Strategies
Semaine
2

Semaine 2

2 heures pour terminer

Build a Pair Trading Strategy Prediction Model

2 heures pour terminer
9 vidéos (Total 56 min)
9 vidéos
Picking Pairs4 min
Picking Pairs with Clustering8 min
How to Implement a Pair Strategy9 min
Evaluate Results of a Pair Trade6 min
Backtesting and Avoiding Overfitting6 min
Next Steps: Improvements to Your Pairs Strategy5 min
Pairs Trading Lab Introduction30s
Pairs Trading Lab Solution7 min
1 exercice pour s'entraîner
Pairs Trading Strategy and Backtesting
Semaine
3

Semaine 3

2 heures pour terminer

Build a Momentum-based Trading System

2 heures pour terminer
13 vidéos (Total 77 min)
13 vidéos
Building a Momentum Trading Model7 min
Define the Problem9 min
Collect the Data2 min
Creating Features3 min
Split the Data3 min
Selecting a Machine Learning Algorithm3 min
Backtest on Unseen Data1 min
Understanding the Code: Simple ML Strategies to Generate Trading Signal9 min
Kalman Filter Introduction11 min
Kalman Filter Trading Applications6 min
Momentum Trading Lab Introduction43s
Momentum Trading Lab Solution7 min

Avis

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À propos du Spécialisation Machine Learning for Trading

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

Foire Aux Questions

  • Une fois que vous êtes inscrit(e) pour un Certificat, vous pouvez accéder à toutes les vidéos de cours, et à tous les quiz et exercices de programmation (le cas échéant). Vous pouvez soumettre des devoirs à examiner par vos pairs et en examiner vous-même uniquement après le début de votre session. Si vous préférez explorer le cours sans l'acheter, vous ne serez peut-être pas en mesure d'accéder à certains devoirs.

  • 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.

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