Machine Learning for Finance (with Python)
Corso
A Milano
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Descrizione
-
Tipologia
Corso
-
Luogo
Milano
L'apprendimento automatico è una branca dell'intelligenza artificiale in cui i computer hanno la capacità di apprendere senza essere programmati esplicitamente Python è un linguaggio di programmazione famoso per la sua chiara sintassi e leggibilità Offre un'eccellente raccolta di librerie e tecniche ben collaudate per lo sviluppo di applicazioni di machine learning In questo corso di formazione dal vivo istruito, i partecipanti impareranno come applicare le tecniche di apprendimento automatico e gli strumenti per risolvere i problemi del mondo reale nel settore finanziario I partecipanti imparano innanzitutto i principi chiave, quindi mettono in pratica le loro conoscenze costruendo i propri modelli di apprendimento automatico e utilizzandoli per completare una serie di progetti di gruppo Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Comprendere i concetti fondamentali nell'apprendimento automatico Impara le applicazioni e gli usi del machine learning in finanza Sviluppa la propria strategia di trading algoritmica usando machine learning con Python Pubblico Sviluppatori Scienziati di dati Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
Machine Translated
Sedi e date
Luogo
Inizio del corso
Inizio del corso
Profilo del corso
Basic experience with Python programming
Basic familiarity with statistics and linear algebra
Opinioni
Materie
- E-learning
- Apprendimento
- Python
- Management
- Trading
Programma
Introduction
- Difference between statistical learning (statistical analysis) and machine learning
- Adoption of machine learning technology and talent by finance companies
Understanding Different Types of Machine Learning
- Supervised learning vs unsupervised learning
- Iteration and evaluation
- Bias-variance trade-off
- Combining supervised and unsupervised learning (semi-supervised learning)
Understanding Machine Learning Languages and Toolsets
- Open source vs proprietary systems and software
- Python vs R vs Matlab
- Libraries and frameworks
Understanding Neural Networks
Understanding Basic Concepts in Finance
- Understanding Stocks Trading
- Understanding Time Series Data
- Understanding Financial Analyses
Machine Learning Case Studies in Finance
- Signal Generation and Testing
- Feature Engineering
- Artificial Intelligence Algorithmic Trading
- Quantitative Trade Predictions
- Robo-Advisors for Portfolio Management
- Risk Management and Fraud Detection
- Insurance Underwriting
Hands-on: Python for Machine Learning
- Setting Up the Workspace
- Obtaining Python machine learning libraries and packages
- Working with Pandas
- Working with Scikit-Learn
Importing Financial Data into Python
- Using Pandas
- Using Quandl
- Integrating with Excel
Working with Time Series Data with Python
- Exploring Your Data
- Visualizing Your Data
Implementing Common Financial Analyses with Python
- Returns
- Moving Windows
- Volatility Calculation
- Ordinary Least-Squares Regression (OLS)
Developing an Algorithmic Trading Strategy Using Supervised Machine Learning with Python
- Understanding the Momentum Trading Strategy
- Understanding the Reversion Trading Strategy
- Implementing Your Simple Moving Averages (SMA) Trading Strategy
Backtesting Your Machine Learning Trading Strategy
- Learning Backtesting Pitfalls
- Components of Your Backtester
- Using Python Backtesting Tools
- Implementing Your Simple Backtester
Improving Your Machine Learning Trading Strategy
- KMeans
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Classification or Regression Trees
- Genetic Algorithm
- Working with Multi-Symbol Portfolios
- Using a Risk Management Framework
- Using Event-Driven Backtesting
Evaluating Your Machine Learning Trading Strategy's Performance
- Using the Sharpe Ratio
- Calculating a Maximum Drawdown
- Using Compound Annual Growth Rate (CAGR)
- Measuring Distribution of Returns
- Using Trade-Level Metrics
- Summary
Troubleshooting
Closing Remarks
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Machine Learning for Finance (with Python)