Start Your Career in Machine Learning for Trading. Learn the machine learning techniques used in quantitative trading.

3.9

estrelas

957 classificações

Jack Farmer

22.606 já se inscreveram

oferecido por

Google Cloud

New York Institute of Finance

Programa de cursos integrados Machine Learning for TradingGoogle Cloud

O que você vai aprender

Understand the structure and techniques used in machine learning, deep learning, and reinforcement learning (RL) strategies.
Describe the steps required to develop and test an ML-driven trading strategy.
Describe the methods used to optimize an ML-driven trading strategy.
Use Keras and Tensorflow to build machine learning models.

Habilidades que você terá

Sobre este Programa de cursos integrados

13.773 visualizações recentes

This 3-course Specialization from Google Cloud and New York Institute of Finance (NYIF) is for finance professionals, including but not limited to hedge fund traders, analysts, day traders, those involved in investment management or portfolio management, and anyone interested in gaining greater knowledge of how to construct effective trading strategies using Machine Learning (ML) and Python. Alternatively, this program can be for Machine Learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. By the end of the Specialization, you'll understand how to use the capabilities of Google Cloud to develop and deploy serverless, scalable, deep learning, and reinforcement learning models to create trading strategies that can update and train themselves. As a challenge, you're invited to apply the concepts of Reinforcement Learning to use cases in Trading. This program is intended for those who have an understanding of the foundations of Machine Learning at an intermediate level. To successfully complete the exercises within the program, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for Machine Learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas; a solid background in ML and statistics (including regression, classification, and basic statistical concepts) and basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, and hedging). Experience with SQL is recommended.

Projeto de Aprendizagem Aplicada

The three courses will show you how to create various quantitative and algorithmic trading strategies using Python. By the end of the specialization, you will be able to create and enhance quantitative trading strategies with machine learning that you can train, test, and implement in capital markets. You will also learn how to use deep learning and reinforcement learning strategies to create algorithms that can update and train themselves.

Certificados compartilháveis

Tenha o certificado após a conclusão

Cursos 100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Cronograma flexível

Definição e manutenção de prazos flexíveis.

Nível intermediário

Aproximadamente 3 meses para ser concluído

Ritmo sugerido de 4 horas/semana

Inglês

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Como funciona o programa de cursos integrados

Fazer cursos

Um programa de cursos integrados do Coursera é uma série de cursos para ajudá-lo a dominar uma habilidade. Primeiramente, inscreva-se no programa de cursos integrados diretamente, ou avalie a lista de cursos e escolha por qual você gostaria de começar. Ao se inscrever em um curso que faz parte de um programa de cursos integrados, você é automaticamente inscrito em todo o programa de cursos integrados. É possível concluir apenas um curso — você pode pausar a sua aprendizagem ou cancelar a sua assinatura a qualquer momento. Visite o seu painel de aprendiz para controlar suas inscrições em cursos e progresso.

Projeto prático

Todos os programas de cursos integrados incluem um projeto prático. Você precisará completar com êxito o(s) projeto(s) para concluir o programa de cursos integrados e obter o seu certificado. Se o programa de cursos integrados incluir um curso separado para o projeto prático, você precisará completar todos os outros cursos antes de iniciá-lo.

Obtenha um certificado

Ao concluir todos os cursos e completar o projeto prático, você obterá um certificado que pode ser compartilhado com potenciais empregadores e com sua rede profissional.

Este Programa de cursos integrados contém 3 cursos

Curso1

Curso 1

Introduction to Trading, Machine Learning & GCP

4.0

estrelas

773 classificações

In this course, you’ll learn about the fundamentals of trading, including the concept of trend, returns, stop-loss, and volatility. You will learn how to identify the profit source and structure of basic quantitative trading strategies. This course will help you gauge how well the model generalizes its learning, explain the differences between regression and forecasting, and identify the steps needed to create development and implementation backtesters. By the end of the course, you will be able to use Google Cloud Platform to build basic machine learning models in Jupyter Notebooks.

To be successful in this course, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL is recommended. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and foundational knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging).

Curso2

Curso 2

Using Machine Learning in Trading and Finance

4.0

estrelas

320 classificações

This course provides the foundation for developing advanced trading strategies using machine learning techniques. In this course, you’ll review the key components that are common to every trading strategy, no matter how complex. You’ll be introduced to multiple trading strategies including quantitative trading, pairs trading, and momentum trading. By the end of the course, you will be able to design basic quantitative trading strategies, build machine learning models using Keras and TensorFlow, build a pair trading strategy prediction model and back test it, and build a momentum-based trading model and back test it.

Curso3

Curso 3

Reinforcement Learning for Trading Strategies

3.6

estrelas

204 classificações

In the final course from the Machine Learning for Trading specialization, you will be introduced to reinforcement learning (RL) and the benefits of using reinforcement learning in trading strategies. You will learn how RL has been integrated with neural networks and review LSTMs and how they can be applied to time series data. By the end of the course, you will be able to build trading strategies using reinforcement learning, differentiate between actor-based policies and value-based policies, and incorporate RL into a momentum trading strategy.

Instrutores

Jack Farmer

Curriculum Director

New York Institute of Finance

80.373 aprendizes

11 Cursos

oferecido por

Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success.

New York Institute of Finance

The New York Institute of Finance (NYIF), is a global leader in training for financial services and related industries. Started by the New York Stock Exchange in 1922, it now trains 250,000+ professionals in over 120 countries. NYIF courses cover everything from investment banking, asset pricing, insurance and market structure to financial modeling, treasury operations, and accounting. The institute has a faculty of industry leaders and offers a range of program delivery options, including self-study, online courses, and in-person classes. Its US customers include the SEC, the Treasury, Morgan Stanley, Bank of America and most leading worldwide banks.

Perguntas Frequentes – FAQ

Qual é a política de reembolso?
Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.
Posso me inscrever em um único curso?
Sim! Para começar, clique na carta de curso que lhe interessa e se inscreva. Você pode se inscrever e concluir o curso para ganhar um certificado compartilhável ou você pode auditar para ver os materiais do curso de graça. Quando você se inscrever em um curso que faz parte de uma especialização, você está automaticamente inscrito para a especialização completa. Visite o seu painel de aluno para acompanhar o seu progresso.
Existe algum auxílio financeiro disponível?
Sim. Em programas de aprendizado selecionados, você pode solicitar auxílio financeiro ou uma bolsa de estudos caso não consiga pagar a taxa de inscrição. Se o auxílio financeiro ou bolsa de estudos estiver disponível para a seleção do seu programa de aprendizado, você encontrará um link para se inscrever na página de descrição.
Posso fazer o curso gratuitamente?
Quando se inscrever no curso, você terá acesso a todos os cursos na Especialização e ganhará um certificado quando concluir o trabalho. Se você só quiser ler e visualizar o conteúdo do curso, pode auditar o curso gratuitamente. Se não puder pagar a taxa, você pode solicitar ajuda financeira.
Este curso é realmente 100% on-line? Eu preciso assistir alguma aula pessoalmente?
Este curso é totalmente on-line, então não existe necessidade de aparecer em uma sala de aula pessoalmente. Você pode acessar suas palestras, leituras e atribuições a qualquer hora e qualquer lugar, via web ou dispositivo móvel.
Vou ganhar créditos universitários por concluir a Especialização?
Esta Especialização não carrega créditos universitários, mas algumas universidades podem optar por aceitar certificados de especialização como crédito. Verifique com sua instituição para saber mais.
What background knowledge is necessary?
To be successful in this course, you should have a basic competency in Python programming and familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and foundational knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging).

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.

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