在本课程中，您将学习交易的基础知识，包括趋势、收益、止损和波动的概念。您将学习如何识别基本量化交易策略的利润来源和结构。本课程将帮助您衡量模型对其学习的概括程度，解释回归和预测之间的差异，并确定创建开发和实施回溯测试器所需的步骤。课程结束时，您将能够使用 Google Cloud Platform 在 Jupyter Notebooks 中构建基本的机器学习模型。
交易、机器学习和 GCP 简介
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您将学到什么
了解交易的基本原理，包括趋势、收益、止损和波动的概念。
定义量化交易和量化交易策略的主要类型。
了解交易所套利、统计套利和指数套利的基本步骤。
了解机器学习在金融应用案例中的应用。
您将获得的技能
- Cloud Platforms
- Time Series Analysis and Forecasting
- Predictive Modeling
- Deep Learning
- Applied Machine Learning
- Model Evaluation
- Securities Trading
- Artificial Neural Networks
- Supervised Learning
- Machine Learning Methods
- Machine Learning Algorithms
- Machine Learning
- Google Cloud Platform
- Technical Analysis
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Financial Forecasting
- Finance
- Statistical Machine Learning
- Financial Trading
您将学习的工具
要了解的详细信息
可分享的证书
添加到您的领英档案
作业
8 项作业
授课语言：英语（English）
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
积累特定领域的专业知识
本课程是 交易机器学习 专项课程 专项课程的一部分
在注册此课程时，您还会同时注册此专项课程。
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书
该课程共有4个模块
在本模块中，您将学习交易基础知识。您还将学习机器学习。机器学习既是一门艺术，需要掌握正确的参数组合，从而建立准确、通用的模型；也是一门科学，需要掌握解决特定类型问题的理论知识。
涵盖的内容
25个视频3篇阅读材料4个作业
在本模块中，您将了解有监督的机器学习和一些常用于交易问题的相关算法。您将获得一些使用 BigQuery 机器学习建立回归模型的实践经验。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业
在本模块中，您将学习 ARIMA 模型及其如何应用于时间序列数据。您将获得为金融数据集建立 ARIMA 模型的实践经验。
涵盖的内容
11个视频1个作业
在本模块中，您将了解神经网络及其与深度学习的关系。您还将学习如何使用正则化和交叉验证来衡量模型的泛化程度。此外，您还将了解到谷歌云平台（GCP）。具体来说，您将了解如何利用 GCP 实现交易技术。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料2个作业1个讨论话题
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师
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状态：免费试用New York Institute of Finance
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人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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AJ
已于 Nov 20, 2020审阅
I thought this was excellent. Some familiarity with standard SQL is needed to get the most benefit from the materials, and the course is clearly aimed at GCP users.
AB
已于 Mar 15, 2020审阅
Very good course us introduction to Trading, ML models for trading, ML, Neural networks concept and approaches, Google cloud platform.
SV
已于 Jan 18, 2022审阅
Good material... Assignment are very helpful. Flow is bit choppy specially for ML parts. It switches from simple to advance topic rather randomly.
常见问题
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