Schița de curs

AI în peisajul tranzacționării și managementului activelor

  • Tendințe în tranzacționarea algoritmică și bazată pe AI
  • Prezentare generală a fluxurilor de lucru din finanțele cantitative
  • Instrumente, platforme și surse de date cheie

Lucrul cu Date Financiare în Python

  • Manipularea datelor de tip serie temporală folosind Pandas
  • Curățarea, transformarea și inginerie caracteristică a datelor
  • Indicatori financiari și construcția de semnale

Învățare Supervizată pentru Semnale de Tranzacționare

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

Învățare Nesupervizată și Regimuri de Piață

  • Clustering pentru regimuri de volatilitate
  • Reducerea dimensionalității pentru descoperirea de tipare
  • Aplicații în tranzacționarea pe bază de coșuri și gruparea riscurilor

Optimizarea Portofoliilor cu Tehnici de AI

  • Cadrul Markowitz și limitările sale
  • Paritatea riscului, Black-Litterman și optimizarea bazată pe ML
  • Reechilibrarea dinamică cu intrări predictive

Testarea Înapoi și Evaluarea Strategiilor

  • Utilizarea Backtrader sau a unor framework-uri personalizate
  • Metrici de performanță ajustate la risc
  • Evitarea supraadaptării și a părtinirii de anticipare

Implementarea Modelelor de AI în Tranzacționare Live

  • Integrarea cu API-uri de tranzacționare și platforme de execuție
  • Monitorizarea și ciclurile de reantrenare a modelelor
  • Considerații etice, de reglementare și operaționale

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea elementelor de bază ale statisticii și a piețelor financiare
  • Experiență în programarea Python
  • Familiaritate cu datele de tip serie temporală

Publicul țintă

  • Analiști cantitativi
  • Profesioniști în tranzacționare
  • Manageri de portofolii
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (4)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite