Об этом курсе

Недавно просмотрено: 30,585
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
  • Basic competency in Python, familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library. 
  • Familiarity with statistics, financial markets, ML
Прибл. 7 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Design basic quantitative trading strategies

  • Use Keras and Tensorflow to build machine learning models

  • Build a pair trading strategy prediction model and back test it.

  • Build a momentum-based trading model and back test it.

Приобретаемые навыки

Algorithmic TradingPython ProgrammingMachine Learning
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 2 из 3 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
  • Basic competency in Python, familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library. 
  • Familiarity with statistics, financial markets, ML
Прибл. 7 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип Нью-Йоркский институт финансов

Нью-Йоркский институт финансов

Логотип Google Cloud

Google Cloud

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

3 ч. на завершение

Introduction to Quantitative Trading and TensorFlow

3 ч. на завершение
10 видео ((всего 46 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 2 тестов
10 видео
Basic Trading Strategy Entries and Exits Endogenous Exogenous7мин
Basic Trading Strategy Building a Trading Model2мин
Advanced Concepts in Trading Strategies6мин
Introduction to TensorFlow1мин
Estimator API3мин
Predicting real estate house values using simple data set5мин
Estimator API Lab Introduction39
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3мин
Estimator API Lab Solution10мин
1 материал для самостоятельного изучения
Welcome to Using Machine Learning in Trading and Finance10мин
1 практическое упражнение
Understand Quantitative Strategies
Неделя
2

Неделя 2

2 ч. на завершение

Build a Pair Trading Strategy Prediction Model

2 ч. на завершение
9 видео ((всего 56 мин.))
9 видео
Picking Pairs4мин
Picking Pairs with Clustering8мин
How to Implement a Pair Strategy9мин
Evaluate Results of a Pair Trade6мин
Backtesting and Avoiding Overfitting6мин
Next Steps: Improvements to Your Pairs Strategy5мин
Pairs Trading Lab Introduction30
Pairs Trading Lab Solution7мин
1 практическое упражнение
Pairs Trading Strategy and Backtesting
Неделя
3

Неделя 3

2 ч. на завершение

Build a Momentum-based Trading System

2 ч. на завершение
13 видео ((всего 77 мин.))
13 видео
Building a Momentum Trading Model7мин
Define the Problem9мин
Collect the Data2мин
Creating Features3мин
Split the Data3мин
Selecting a Machine Learning Algorithm3мин
Backtest on Unseen Data1мин
Understanding the Code: Simple ML Strategies to Generate Trading Signal9мин
Kalman Filter Introduction11мин
Kalman Filter Trading Applications6мин
Lab Intro: Momentum Trading43
Momentum Trading Lab Solution7мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе USING MACHINE LEARNING IN TRADING AND FINANCE

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....
Machine Learning for Trading

Часто задаваемые вопросы

  • 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.
  • 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.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.