Aprendizado de máquina para especialização em negociação

coursera.inc

coursera.inc

Aprendizado de máquina para especialização em negociação

Descrição

O que você aprenderá
Entenda a estrutura e as técnicas usadas nas estratégias de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e aprendizado de reforço (RL).
Descreva as etapas necessárias para desenvolver e testar uma estratégia de negociação orientada por ML.
Descreva os métodos usados ​​para otimizar uma estratégia de negociação orientada por ML.
Use Keras e TensorFlow para criar modelos de aprendizado de máquina.

Habilidades que você vai ganhar
Finança
Negociação
Investimento
Aprendizado de máquina aplicado ao financiamento
Negociação Algorítmica
Programação Python
Aprendizado de máquina
Desenvolvimento do modelo de aprendizado de reforço
Otimização do algoritmo de aprendizado de reforço
Desenvolvimento da estratégia de negociação de aprendizado de reforço
Desenvolvimento de Algo de Aprendizagem de Aprendizagem de Reforço
Sobre essa especialização

Essa especialização em três pratos do Google Cloud e do Instituto de Finanças de Nova York (NYIF) é para profissionais de finanças, incluindo, entre outros Maior conhecimento de como construir estratégias de negociação eficazes usando o aprendizado de máquina (ML) e o Python. Como alternativa, este programa pode ser para profissionais de aprendizado de máquina que procuram aplicar seu ofício a estratégias de negociação quantitativa. No final da especialização, você entenderá como usar os recursos do Google Cloud para desenvolver e implantar modelos de aprendizado sem servidores, escaláveis, de aprendizado profundo e de reforço para criar estratégias de negociação que possam atualizar e treinar. Como desafio, você é convidado a aplicar os conceitos de aprendizado de reforço para usar casos na negociação. Este programa se destina a aqueles que entendem os fundamentos do aprendizado de máquina em nível intermediário. Para concluir com êxito os exercícios dentro do programa, você deve ter competência avançada na programação e familiaridade do Python com bibliotecas pertinentes para aprendizado de máquina, como Scikit-Learn, StatsModels e Pandas; Um background sólido em ML e estatísticas (incluindo regressão, classificação e conceitos estatísticos básicos) e conhecimento básico dos mercados financeiros (ações, títulos, derivativos, estrutura de mercado e hedge). A experiência com o SQL é recomendada.

Certificado compartilhável
Ganhe um certificado após a conclusão
100% cursos online
Comece instantaneamente e aprenda em sua própria programação.
Horário flexível
Defina e mantenha prazos flexíveis.
Nível intermediário
Familiarização com conceitos básicos em aprendizado de máquina e mercados financeiros; Competência avançada na programação Python.
Aproximadamente 3 meses para concluir
Ritmo sugerido de 4 horas/semana
Inglês
Legendas: inglês, francês, português (europeu), russo, espanhol

Como a especialização funciona
Faça cursos
Uma especialização em Coursera é uma série de cursos que ajuda a dominar uma habilidade. Para começar, inscreva -se diretamente na especialização ou revise seus cursos e escolha o que você gostaria de começar. Quando você se inscreve em um curso que faz parte de uma especialização, é automaticamente inscrito na especialização completa. Não há problema em concluir apenas um curso – você pode pausar seu aprendizado ou encerrar sua assinatura a qualquer momento. Visite o painel do aluno para rastrear as matrículas do curso e seu progresso.
Projeto prático
Toda especialização inclui um projeto prático. Você precisará terminar com sucesso o (s) projeto (s) para concluir a especialização e obter seu certificado. Se a especialização incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará terminar cada um dos outros cursos antes de poder iniciá-lo.
Ganhe um certificado
Ao terminar todos os cursos e concluir o projeto prático, você obterá um certificado que poderá compartilhar com possíveis empregadores e sua rede profissional.

Introdução à negociação, aprendizado de máquina e GCP
Neste curso, você aprenderá sobre os fundamentos da negociação, incluindo o conceito de tendência, devoluções, stop-perda e volatilidade. Você aprenderá como identificar a fonte de lucro e a estrutura das estratégias de negociação quantitativa básica. Este curso ajudará você a avaliar o quão bem o modelo generaliza sua aprendizagem, explicará as diferenças entre regressão e previsão e identificar as etapas necessárias para criar o desenvolvimento e os backtesters de implementação. No final do curso, você poderá usar o Google Cloud Platform para criar modelos básicos de aprendizado de máquina em notebooks Jupyter.
Usando o aprendizado de máquina em comércio e finanças
Para ter sucesso neste curso, você deve ter uma competência avançada na programação e familiaridade do Python com bibliotecas pertinentes para aprendizado de máquina, como Scikit-Learn, StatsModels e Pandas. A experiência com o SQL é recomendada. Você deve ter formação em estatísticas (valores esperados e desvio padrão, distribuições gaussianas, momentos mais altos, probabilidade, regressões lineares) e conhecimento fundamental dos mercados financeiros (ações, títulos, derivados, estrutura de mercado, hedge). Jacking Farmer
Diretor de currículo
Instituto de Finanças de Nova York

Módulos e Conteúdo

Pré-requisitos

Avaliações

Avaliações

Não há avaliações ainda.

Seja o primeiro a avaliar “Aprendizado de máquina para especialização em negociação”

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *

Institucional

PHP Code Snippets Powered By : XYZScripts.com