Intrati in legatura

Schița de curs

AI în Peisajul Tradingului și Asset Managementului

  • Tendințe în tradingul algoritmic și bazat pe AI
  • Privire de ansamblu asupra fluxurilor de lucru din finanțele cantitative
  • Instrumente, platforme și surse de date esențiale

Lucrul cu Date Financiare în Python

  • Gestionarea datelor de tip serie temporală folosind Pandas
  • Curățarea datelor, transformare și feature engineering
  • Indicatori financiari și construirea semnalelor

Învățarea Supervizată pentru Semnale de Trading

  • Modele de regresie și clasificare pentru predicția pieței
  • Evaluarea modelelor predictive (de exemplu, acuratețe, precizie, raportul Sharpe)
  • Studiu de caz: construirea unui generator de semnale bazat pe ML

Învățarea Nesupervizată și Regimurile Pieței

  • Clustering pentru regimuri de volatilitate
  • Reducerea dimensionalității pentru descoperirea tiparelor
  • Aplicații în basket trading și gruparea riscurilor

Optimizarea Portofoliului cu Tehnici AI

  • Cadrul Markowitz și limitele sale
  • Risk parity, Black-Litterman și optimizare bazată pe ML
  • Reechilibrare dinamică cu inputuri predictive

Backtesting și Evaluarea Strategiilor

  • Utilizarea Backtrader sau a unor framework-uri personalizate
  • Metrici de performanță ajustate la risc
  • Evitarea overfitting-ului și a look-ahead bias

Implementarea Modelelor AI în Trading Live

  • Integrarea cu API-uri de trading și platforme de execuție
  • Monitorizarea modelelor și ciclurile de re-antrenare
  • Considerații etice, de reglementare și operaționale

Rezumat și Pașii Următori

Cerințe

  • Cunoștințe de bază de statistică și piețe financiare
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu datele de tip serie temporală

Public țintă

  • Analiști cantitativi
  • Profesioniști în trading
  • Manageri de portofoliu
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite