Ce cours fait partie de la Spécialisation Machine Learning for Trading

4.0
étoiles
320 évaluations

85 %

Jack Farmer

19 677 déjà inscrits

Offert par

New York Institute of Finance

Google Cloud

Spécialisation Machine Learning for TradingNew York Institute of Finance

À propos de ce cours

18 513 consultations récentes

This course provides the foundation for developing advanced trading strategies using machine learning techniques. In this course, you’ll review the key components that are common to every trading strategy, no matter how complex. You’ll be introduced to multiple trading strategies including quantitative trading, pairs trading, and momentum trading. By the end of the course, you will be able to design basic quantitative trading strategies, build machine learning models using Keras and TensorFlow, build a pair trading strategy prediction model and back test it, and build a momentum-based trading model and back test it.
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

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 2 sur 3 dans le

Spécialisation Machine Learning for Trading

Niveau intermédiaire

Basic competency in Python, familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library.
Familiarity with statistics, financial markets, ML

Approx. 19 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

Design basic quantitative trading strategies
Use Keras and Tensorflow to build machine learning models
Build a pair trading strategy prediction model and back test it.
Build a momentum-based trading model and back test it.

Compétences que vous acquerrez

Algorithmic Trading
Python Programming
Machine Learning

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Spécialisation Machine Learning for Trading

Niveau intermédiaire

Basic competency in Python, familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library.
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Approx. 19 heures pour terminer

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Enseignant

Évaluation de l'enseignant

4,45/5 (49 évaluations)

Jack Farmer

Curriculum Director

New York Institute of Finance

80 100 étudiants

11 cours

Offert par

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 contenu85%(1,414 évaluations)

Semaine

Semaine 1

1 heure pour terminer

Introduction to Quantitative Trading and TensorFlow

1 heure pour terminer

4 vidéos (Total 23 min), 1 lecture, 1 quiz

4 heures pour terminer

Introduction to TensorFlow

4 heures pour terminer

11 vidéos (Total 50 min)

11 vidéos

Overview1 min

Introduction to TensorFlow6 min

TensorFlow API Hierarchy4 min

Components of tensorflow Tensors and Variables8 min

Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3 min

Lab Intro Writing low-level TensorFlow programs43s

Working in-memory and with files3 min

Training on Large Datasets with tf.data API4 min

Getting the data ready for model training6 min

Embeddings8 min

Lab Intro Manipulating data with TensorFlow Dataset API34s

Semaine

Semaine 2

3 heures pour terminer

Training neural networks with Tensorflow 2 and Keras

3 heures pour terminer

12 vidéos (Total 53 min)

12 vidéos

Overview31s

Activation functions8 min

Activation functions: Pitfalls to avoid in Backpropagation 5 min

Neural Networks with Keras Sequential API7 min

Serving models in the cloud3 min

Lab Intro : Keras Sequential API21s

Neural Networks with Keras Functional API9 min

Regularization: The Basics4 min

Regularization: L1, L2, and Early Stopping5 min

Regularization: Dropout5 min

Lab Intro: Keras Functional API38s

Recap57s

Semaine

Semaine 3

6 heures pour terminer

Build a Momentum-based Trading System

Momentum trading is a strategy in which traders buy or sell assets according to the strength of recent price trends. Price momentum is similar to momentum in physics, where mass multiplied by velocity determines the persistence with which an object will follow its current path (like a heavy train on a track). In financial markets, however, momentum is determined by other factors like trading volume and rate of price changes. Momentum traders bet that an asset price that is moving strongly in a given direction will continue to move in that direction until the trend loses strength or reverses. This module teaches you all about momentum trading.

6 heures pour terminer

12 vidéos (Total 68 min), 1 lecture, 2 quiz

12 vidéos

Introduction to Momentum Trading9 min

Introduction to Hurst8 min

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

Lab Intro: Momentum Trading43s

Momentum Trading Lab Solution7 min

1 lecture

Hurst Exponent and Trading Signals Derived from Market Time Series10 min

Semaine

Semaine 4

5 heures pour terminer

Build a Pair Trading Strategy Prediction Model

5 heures pour terminer

11 vidéos (Total 74 min)

11 vidéos

Introduction to Pair Trading7 min

Picking Pairs4 min

Picking Pairs with Clustering8 min

How to implement a Pair Trading Strategy9 min

Evaluate Results of a Pair Trade6 min

Backtesting and Avoiding Overfitting6 min

Next Steps: Improvements to your Pairs Strategy5 min

Lab Intro: Pairs Trading30s

Lab Solution: Pairs Trading7 min

Kalman Filter Introduction11 min

Kalman Filter Trading Applications6 min

1 exercice pour s'entraîner

Pairs Trading Strategy concepts

Avis

4.0

87 avis

5 stars
44,54 %
4 stars
27,10 %
3 stars
14,33 %
2 stars
7,16 %
1 star
6,85 %

Meilleurs avis pour USING MACHINE LEARNING IN TRADING AND FINANCE

par WL17 sept. 2022

Very Good Course, Rich in Material, Very useful.

Only some lab can not successfully functional. ( wihile downloading stock data )

par LT8 févr. 2020

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

par MM30 avr. 2020

This course was great!!! I think they skipped over a lot so it takes a lot of time to learn the details of the skills. But it definitely gives you the tools needed!

par ML13 juil. 2021

Great course for the trading, clear structure and easy to understand.

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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.
Is financial aid available?
Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

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