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課程簡介
AI在交易與資產管理領域的應用
- 算法與AI交易趨勢。
- 量化金融工作流程概述。
- 關鍵工具、平臺與數據源。
使用Python處理金融數據
- 使用Pandas處理時間序列數據。
- 數據清洗、轉換與特徵工程。
- 金融指標與信號構建。
監督學習在交易信號中的應用
- 用於市場預測的迴歸與分類模型。
- 評估預測模型(如準確率、精確率、夏普比率)。
- 案例研究:構建基於機器學習的信號生成器。
無監督學習與市場機制
- 聚類分析波動機制。
- 降維以發現模式。
- 在籃子交易與風險分組中的應用。
使用AI技術優化投資組合
- 馬科維茨框架及其侷限性。
- 風險平價、Black-Litterman與基於機器學習的優化。
- 基於預測輸入的動態再平衡。
回測與策略評估
- 使用Backtrader或自定義框架。
- 風險調整後的績效指標。
- 避免過擬合與前瞻性偏差。
在即時交易中部署AI模型
- 與交易API和執行平臺的集成。
- 模型監控與再訓練週期。
- 倫理、法規與操作考慮。
總結與下一步
最低要求
- 具備基礎統計學和金融市場知識。
- 有Python編程經驗。
- 熟悉時間序列數據。
受衆
- 量化分析師。
- 交易專業人士。
- 投資組合經理。
21 時間:
客戶評論 (2)
它讓我瞭解到可以幫助我創建自動化的新工具
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
課程 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機器翻譯
我非常欣赏培训师的授课方式。即使Finance不是我的专业领域,我也能理解所有内容。他确保每位参与者都能跟上进度,同时合理安排时间。练习的间隔也很恰当。Communication与参与者的互动始终存在。材料非常合适,不多不少。他对一些较为复杂的内容进行了很好的阐述,确保每个人都能理解。
Diana
課程 - ChatGPT for Finance
機器翻譯