課程信息

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可分享的證書
完成後獲得證書
100% 在線
立即開始,按照自己的計劃學習。
第 1 門課程(共 3 門)
可靈活調整截止日期
根據您的日程表重置截止日期。
中級

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

完成時間大約為9 小時
英語(English)

您將學到的內容有

  • Understand the fundamentals of trading, including the concepts of trend, returns, stop-loss, and volatility.

  • Define quantitative trading and the main types of quantitative trading strategies.

  • Understand the basic steps in exchange arbitrage, statistical arbitrage, and index arbitrage.

  • Understand the application of machine learning to financial use cases.

您將獲得的技能

FinanceTradingInvestmentMachine Learning applied to Finance
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第 1 門課程(共 3 門)
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Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

完成時間大約為9 小時
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提供方

Placeholder

Google 云端平台

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纽约金融学院

教學大綱 - 您將從這門課程中學到什麼

內容評分Thumbs Up89%(2,006 個評分)Info
1

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完成時間為 4 小時

Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud

完成時間為 4 小時
26 個視頻 (總計 131 分鐘), 3 個閱讀材料, 5 個測驗
26 個視頻
Course Overview Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud5分鐘
What is AI and ML ? What is the difference between AI and ML?58
Applications of ML in the Real World1分鐘
What is ML?3分鐘
Game: The importance of good data4分鐘
Brief History of ML in Quantitative Finance11分鐘
Why Google?1分鐘
Why Google Cloud Platform?2分鐘
What are AI Platform Notebooks1分鐘
Using Notebooks1分鐘
Benefits of AI Platform Notebooks2分鐘
What do we want to model? Let's start simple5分鐘
Demo: Building a model with BigQuery ML25分鐘
How to use Qwiklabs for your Labs3分鐘
Lab Intro: Building a Regression Model37
Lab Walkthrough: Building a Regression Model9分鐘
Trading vs Investing6分鐘
The Quant Universe2分鐘
Quant Strategies7分鐘
Quant Trading Advantages and Disadvantages4分鐘
Exchange and Statistical Arbitrage8分鐘
Index Arbitrage2分鐘
Statistical Arbitrage Opportunities and Challenges5分鐘
Introduction to Backtesting5分鐘
Backtesting Design6分鐘
3 個閱讀材料
Supervised Learning and Regression10分鐘
Welcome to Introduction to Trading, Machine Learning and GCP10分鐘
Case Study: Capital Markets in the Cloud10分鐘
4 個練習
Python Skills Assessment Quiz
AI and Machine Learning5分鐘
Google Cloud
Trading Concepts Review15分鐘
2

2

完成時間為 3 小時

Supervised Learning with BigQuery ML

完成時間為 3 小時
6 個視頻 (總計 29 分鐘), 1 個閱讀材料, 3 個測驗
6 個視頻
What is forecasting? - part 24分鐘
Choosing the right model and BQML - part 13分鐘
Choosing the right model and BQML - part 22分鐘
Lab Intro: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML36
Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML12分鐘
1 個閱讀材料
Staying current with BigQuery ML model types10分鐘
1 個練習
Forecasting
3

3

完成時間為 2 小時

Time Series and ARIMA Modeling

完成時間為 2 小時
11 個視頻 (總計 52 分鐘)
11 個視頻
AR - Auto Regressive7分鐘
MA - Moving Average2分鐘
The Complete ARIMA Model4分鐘
ARIMA compared to linear regression7分鐘
How can you get a variety of models from just a single series?1分鐘
How to choose ARIMA parameters for your trading model4分鐘
Time Series Terminology: Auto Correlation4分鐘
Sensitivity of Trading Strategy4分鐘
Lab Intro: Forecasting Stock Prices Using ARIMA32
Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using ARIMA7分鐘
1 個練習
Time Series
4

4

完成時間為 1 小時

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

完成時間為 1 小時
5 個視頻 (總計 29 分鐘), 1 個閱讀材料, 2 個測驗
5 個視頻
Short history of ML: Modern Neural Networks8分鐘
Overfitting and Underfitting6分鐘
Validation and Training Data Splits4分鐘
Course Recap + Preview of next course 1分鐘
1 個閱讀材料
Example BigQuery ML DNN code10分鐘
2 個練習
Model generalization
Recap Quiz8分鐘

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