Schița de curs

AI în lansajul tranzacțiilor și gestionării activelor

  • Tendințe în tranzacții algoritmice și bazate pe AI
  • Prezentare generală a fluxurilor de lucru cu finanțele cuantitative
  • Unelte cheie, platforme și surse de date

Lucrul cu date financiare în Python

  • Manipularea datelor de serie temporale folosind Pandas
  • Curățare, transformare și inginerie a caracteristicilor datelor
  • Indicațiile financiare și construcția semnalului

Învățarea supravegheată pentru semnale de tranzacționare

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

Învățarea nesupravegheată și regimurile de piață

  • Clustering pentru regimuri de volatilitate
  • Reducerea dimensionalității pentru descoperirea modelelor
  • Aplicații în tranzacționarea cu pachete și gruparea riscurilor

Optimizarea portofoliului cu tehnici AI

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

Testarea istorică și evaluarea strategiilor

  • Utilizarea Backtrader sau cadre personalizate
  • Metrice de performanță ajustate la riscuri
  • Evitarea overfitting-ului și a bias-ului anticipator

Implementarea modelilor AI în tranzacționare live

  • Integrarea cu API-uri de tranzacționare și platforme de execuție
  • Monitorizarea modelului și ciclurile de reantrenare
  • Considerente etice, reglementare și operaționale

Rezumat și următorii pași

Cerințe

  • Înțelegerea statisticilor de bază și a piețelor financiare
  • Experiență cu programarea în Python
  • Familiarizare cu datele de serie temporale

Audiență

  • Analiști cuantitativi
  • Profesioniști în tranzacții
  • Manageri de portofoliu
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (2)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite