Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
  • Basic competency in Python, familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library. 
  • Familiarity with statistics, financial markets, ML
Aprox. 19 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • 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.

Habilidades que você terá

Algorithmic TradingPython ProgrammingMachine Learning
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
  • Basic competency in Python, familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library. 
  • Familiarity with statistics, financial markets, ML
Aprox. 19 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

New York Institute of Finance

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Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

1 hora para concluir

Introduction to Quantitative Trading and TensorFlow

1 hora para concluir
4 vídeos (Total 23 mín.), 1 leitura, 1 teste
4 videos
Basic Trading Strategy Entries and Exits Endogenous Exogenous7min
Basic Trading Strategy Building a Trading Model2min
Advanced Concepts in Trading Strategies6min
1 leituras
Welcome to Using Machine Learning in Trading and Finance10min
1 exercício prático
Understand Quantitative Strategies
4 horas para concluir

Introduction to TensorFlow

4 horas para concluir
11 vídeos (Total 50 mín.)
11 videos
Introduction to TensorFlow6min
TensorFlow API Hierarchy4min
Components of tensorflow Tensors and Variables8min
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3min
Lab Intro Writing low-level TensorFlow programs43s
Working in-memory and with files3min
Training on Large Datasets with tf.data API4min
Getting the data ready for model training6min
Embeddings8min
Lab Intro Manipulating data with TensorFlow Dataset API34s
Semana
2

Semana 2

3 horas para concluir

Training neural networks with Tensorflow 2 and Keras

3 horas para concluir
12 vídeos (Total 53 mín.)
12 videos
Activation functions8min
Activation functions: Pitfalls to avoid in Backpropagation 5min
Neural Networks with Keras Sequential API7min
Serving models in the cloud3min
Lab Intro : Keras Sequential API21s
Neural Networks with Keras Functional API9min
Regularization: The Basics4min
Regularization: L1, L2, and Early Stopping5min
Regularization: Dropout5min
Lab Intro: Keras Functional API38s
Recap57s
Semana
3

Semana 3

6 horas para concluir

Build a Momentum-based Trading System

6 horas para concluir
12 vídeos (Total 68 mín.), 1 leitura, 2 testes
12 videos
Introduction to Hurst8min
Building a Momentum Trading Model7min
Define the Problem9min
Collect the Data2min
Creating Features3min
Split the Data3min
Selecting a Machine Learning Algorithm3min
Backtest on Unseen Data1min
Understanding the Code: Simple ML Strategies to Generate Trading Signal9min
Lab Intro: Momentum Trading43s
Momentum Trading Lab Solution7min
1 leituras
Hurst Exponent and Trading Signals Derived from Market Time Series10min
Semana
4

Semana 4

5 horas para concluir

Build a Pair Trading Strategy Prediction Model

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 74 mín.)
11 videos
Picking Pairs4min
Picking Pairs with Clustering8min
How to implement a Pair Trading Strategy9min
Evaluate Results of a Pair Trade6min
Backtesting and Avoiding Overfitting6min
Next Steps: Imrovements to your Pair Strategy5min
Lab Intro: Pairs Trading30s
Lab Solution: Pairs Trading7min
Kalman Filter Introduction11min
Kalman Filter Trading Applications6min
1 exercício prático
Pairs Trading Strategy concepts

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Perguntas Frequentes – FAQ

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