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
本课程是 交易机器学习 专项课程 的一部分

位教师:Jack Farmer
访问权限由 New York State Department of Labor 提供
68,507 人已注册
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
- Machine Learning Algorithms
- Model Evaluation
- Cloud Platforms
- Technical Analysis
- Statistical Machine Learning
- Financial Forecasting
- Time Series Analysis and Forecasting
- Finance
- Applied Machine Learning
- Supervised Learning
- Deep Learning
- Financial Trading
- Google Cloud Platform
- Machine Learning
- Artificial Neural Networks
- Machine Learning Methods
- Predictive Modeling
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Securities Trading
您将学习的工具
要了解的详细信息

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8 项作业
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
- 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
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

人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

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Chaitanya A.
学生评论
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- 4 stars
28.65%
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13.93%
- 2 stars
4.68%
- 1 star
8.47%
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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.
已于 May 1, 2020审阅
This is a very good course because it tuned my already forecasting knowledge to look more into machine learning
已于 Jun 2, 2020审阅
Good introduction to quant theory and ML, labs could be a lot better though, they lack proper explanations and don't cover some of the basics necessary to complete them.
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