Dieser Kurs vermittelt die Grundlagen für die Entwicklung fortgeschrittener Handelsstrategien mit Hilfe von Techniken des maschinellen Lernens. In diesem Kurs lernen Sie die wichtigsten Komponenten kennen, die jeder noch so komplexen Handelsstrategie gemeinsam sind. Sie werden in verschiedene Handelsstrategien eingeführt, darunter quantitativer Handel, Paarhandel und Momentum-Handel. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, grundlegende quantitative Handelsstrategien zu entwerfen, maschinelle Lernmodelle mit Keras und TensorFlow zu erstellen, ein Modell zur Vorhersage von Paarhandelsstrategien zu erstellen und zu testen sowie ein momentumbasiertes Handelsmodell zu erstellen und zu testen. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie über fortgeschrittene Kenntnisse in der Python-Programmierung verfügen und mit den einschlägigen Bibliotheken für maschinelles Lernen wie Scikit-Learn, StatsModels und Pandas vertraut sein. Erfahrung mit SQL wird empfohlen. Sie sollten über Hintergrundwissen in Statistik (Erwartungswerte und Standardabweichung, Gaußsche Verteilungen, höhere Momente, Wahrscheinlichkeit, lineare Regressionen) und Grundkenntnisse der Finanzmärkte (Aktien, Anleihen, Derivate, Marktstruktur, Hedging) verfügen.


Einsatz von maschinellem Lernen im Handel und im Finanzwesen


Einsatz von maschinellem Lernen im Handel und im Finanzwesen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Maschinelles Lernen für den Handel“

Dozent: Jack Farmer
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Bei enthalten
378 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Entwickeln Sie grundlegende quantitative Handelsstrategien
Verwenden Sie Keras und Tensorflow, um Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen
Erstellen Sie ein Vorhersagemodell für eine Paarhandelsstrategie und testen Sie es.
Erstellen Sie ein momentumbasiertes Handelsmodell und testen Sie es.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Wertpapierhandel
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Markttrend
- Kategorie: Korrelationsanalyse
- Kategorie: Technische Analyse
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Daten-Pipelines
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Finanzieller Handel
- Kategorie: Technische Merkmale
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Leistungsmetrik
- Kategorie: Marktdaten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
Wichtige Details

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2 Aufgaben
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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Geprüft am 26. Jan. 2020
I enjoyed the course. Well organized, Good topics.I miss more projects, higher challenge in the projects. (more TODO)There was no practice of Kalman filters.links on the slides are not accessible :-(
Geprüft am 9. Apr. 2020
Very Good! Basic strategies explored in depth and applied in coding labs.
Geprüft am 1. Jan. 2022
Such a great course, the introduction(first part in specialization) was kinda useless for me, but this one is amazing.

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