Этот курс входит в специализацию ''Специализация Machine Learning for Trading'

4.0
звезд
Оценки: 773

Jack Farmer

39 973 уже зарегистрированы

от партнера

Google Cloud

Нью-Йоркский институт финансов

Специализация Machine Learning for TradingGoogle Cloud

Об этом курсе

Недавно просмотрено: 31 686

In this course, you’ll learn about the fundamentals of trading, including the concept of trend, returns, stop-loss, and volatility. You will learn how to identify the profit source and structure of basic quantitative trading strategies. This course will help you gauge how well the model generalizes its learning, explain the differences between regression and forecasting, and identify the steps needed to create development and implementation backtesters. By the end of the course, you will be able to use Google Cloud Platform to build basic machine learning models in Jupyter Notebooks. 
To be successful in this course, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL is recommended. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and foundational knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging).

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 3 в программе

Специализация Machine Learning for Trading

Средний уровень

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

Прибл. 9 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Чему вы научитесь

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.

Приобретаемые навыки

Finance
Trading
Investment
Machine Learning applied to Finance

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми

Получите сертификат по завершении

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Курс 1 из 3 в программе

Специализация Machine Learning for Trading

Средний уровень

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

Прибл. 9 часов на выполнение

Английский

Будет ли вашей компании выгодно обучить сотрудников востребованным навыкам?

Попробуйте Coursera для бизнеса

Преподаватели

Оценка преподавателя

4,41/5 (оценок: 162)

Jack Farmer

Curriculum Director

New York Institute of Finance

79 789 учащихся

11 курсов

от партнера

Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.

Нью-Йоркский институт финансов

The New York Institute of Finance (NYIF), is a global leader in training for financial services and related industries. Started by the New York Stock Exchange in 1922, it now trains 250,000+ professionals in over 120 countries. NYIF courses cover everything from investment banking, asset pricing, insurance and market structure to financial modeling, treasury operations, and accounting. The institute has a faculty of industry leaders and offers a range of program delivery options, including self-study, online courses, and in-person classes. Its US customers include the SEC, the Treasury, Morgan Stanley, Bank of America and most leading worldwide banks.

Узнайте, как сотрудники ведущих компаний осваивают востребованные навыки

Подробнее о Coursera для бизнеса

Программа курса: что вы изучите

Оценка контента87%(3,596 оценки)

Неделя

Неделя 1

4 ч. на завершение

Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud

4 ч. на завершение

26 видео ((всего 131 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов

26 видео

Class Overview - Who these courses are for1мин

Course Overview Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud5мин

What is AI and ML ? What is the difference between AI and ML?58

Applications of ML in the Real World1мин

What is ML?3мин

Game: The importance of good data4мин

Brief History of ML in Quantitative Finance11мин

Why Google?1мин

Why Google Cloud Platform?2мин

What are AI Platform Notebooks1мин

Using Notebooks1мин

Benefits of AI Platform Notebooks2мин

What do we want to model? Let's start simple5мин

Demo: Building a model with BigQuery ML25мин

How to use Qwiklabs for your Labs3мин

Lab Intro: Building a Regression Model37

Lab Walkthrough: Building a Regression Model9мин

Trading vs Investing6мин

The Quant Universe2мин

Quant Strategies7мин

Quant Trading Advantages and Disadvantages4мин

Exchange and Statistical Arbitrage8мин

Index Arbitrage2мин

Statistical Arbitrage Opportunities and Challenges5мин

Introduction to Backtesting5мин

Backtesting Design6мин

3 материала для самостоятельного изучения

Supervised Learning and Regression10мин

Welcome to Introduction to Trading, Machine Learning and GCP10мин

Case Study: Capital Markets in the Cloud10мин

4 практических упражнения

Python Skills Assessment Quiz

AI and Machine Learning5мин

Google Cloud

Trading Concepts Review15мин

Неделя

Неделя 2

3 ч. на завершение

Supervised Learning with BigQuery ML

3 ч. на завершение

6 видео ((всего 29 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 3 тестов

6 видео

What is forecasting? - part 15мин

What is forecasting? - part 24мин

Choosing the right model and BQML - part 13мин

Choosing the right model and BQML - part 22мин

Lab Intro: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML36

Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML12мин

1 материал для самостоятельного изучения

Staying current with BigQuery ML model types10мин

1 практическое упражнение

Forecasting

Неделя

Неделя 3

2 ч. на завершение

Time Series and ARIMA Modeling

2 ч. на завершение

11 видео ((всего 52 мин.))

11 видео

What is a time series?7мин

AR - Auto Regressive7мин

MA - Moving Average2мин

The Complete ARIMA Model4мин

ARIMA compared to linear regression7мин

How can you get a variety of models from just a single series?1мин

How to choose ARIMA parameters for your trading model4мин

Time Series Terminology: Auto Correlation4мин

Sensitivity of Trading Strategy4мин

Lab Intro: Forecasting Stock Prices Using ARIMA32

Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using ARIMA7мин

1 практическое упражнение

Time Series

Неделя

Неделя 4

1 ч. на завершение

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

1 ч. на завершение

5 видео ((всего 29 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов

5 видео

Short history of ML: Neural Networks7мин

Short history of ML: Modern Neural Networks8мин

Overfitting and Underfitting6мин

Validation and Training Data Splits4мин

Course Recap + Preview of next course 1мин

1 материал для самостоятельного изучения

Example BigQuery ML DNN code10мин

2 практических упражнения

Model generalization

Recap Quiz8мин

Рецензии

4.0

Рецензии: 205

5 stars
44,18 %
4 stars
30,23 %
3 stars
14,47 %
2 stars
4,39 %
1 star
6,71 %

Лучшие отзывы о курсе INTRODUCTION TO TRADING, MACHINE LEARNING & GCP

от партнера MA25 дек. 2019 г.

Would be nice to have some extra step at the end of the lad to actually build a trading strategy instead of stopping at the fitting of the model

от партнера RA2 февр. 2021 г.

Exactly what I was looking for and at the adequate level. I'm a trader and a machine learning developer, and this course helped me in both topics

от партнера MF20 янв. 2020 г.

A good intro to machine learning in finance. I does not goes very deep, but hat some useful exercises and practice with google cloud.

от партнера AJ20 нояб. 2020 г.

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.

Посмотреть все отзывы

Специализация Machine Learning for Trading: общие сведения

This 3-course Specialization from Google Cloud and New York Institute of Finance (NYIF) is for finance professionals, including but not limited to hedge fund traders, analysts, day traders, those involved in investment management or portfolio management, and anyone interested in gaining greater knowledge of how to construct effective trading strategies using Machine Learning (ML) and Python. Alternatively, this program can be for Machine Learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. By the end of the Specialization, you'll understand how to use the capabilities of Google Cloud to develop and deploy serverless, scalable, deep learning, and reinforcement learning models to create trading strategies that can update and train themselves. As a challenge, you're invited to apply the concepts of Reinforcement Learning to use cases in Trading. This program is intended for those who have an understanding of the foundations of Machine Learning at an intermediate level. To successfully complete the exercises within the program, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for Machine Learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas; a solid background in ML and statistics (including regression, classification, and basic statistical concepts) and basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, and hedging). Experience with SQL is recommended.

Часто задаваемые вопросы

Когда я получу доступ к лекциям и заданиям?
Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.
Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
Что я получу, оформив подписку на специализацию?
Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.
Можно ли получить финансовую помощь?
Да. В некоторых программах обучения вы можете подать заявку на получение финансовой помощи или стипендии, если не можете оплатить регистрационный взнос. Если для выбранной вами программы предлагается такая возможность, вы увидите ссылку для подачи заявки на странице описания.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.

Обучайте сотрудников и добивайтесь отличных результатов в бизнесе

Откройте для себя Coursera для бизнеса

Introduction to Trading, Machine Learning & GCP

Об этом курсе

Чему вы научитесь

Приобретаемые навыки