Đề cương khóa học

AI trong Giao dịch và Quản lý Tài sản

  • Xu hướng về giao dịch thuật toán và dựa trên AI
  • Tổng quan về quy trình tài chính định lượng
  • Các công cụ, nền tảng và nguồn dữ liệu chính

Làm việc với Dữ liệu Tài chính trong Python

  • Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bằng Pandas
  • Làm sạch, chuyển đổi và kỹ thuật tạo đặc trưng dữ liệu
  • Chỉ số tài chính và xây dựng tín hiệu

Học có giám sát cho Tín hiệu Giao dịch

  • Các mô hình hồi quy và phân loại cho dự đoán thị trường
  • Đánh giá các mô hình dự đoán (ví dụ: độ chính xác, độ chính xác, tỷ lệ Sharpe)
  • Trường hợp nghiên cứu: xây dựng trình tạo tín hiệu dựa trên ML

Học không có giám sát và Chế độ Thị trường

  • Phân cụm cho các chế độ biến động
  • Giảm chiều dữ liệu để phát hiện mẫu
  • Ứng dụng trong giao dịch rổ và nhóm rủi ro

Tối ưu hóa Danh mục đầu tư bằng Kỹ thuật AI

  • Khung Markowitz và các hạn chế của nó
  • Bằng chia rủi ro, Black-Litterman và tối ưu hóa dựa trên ML
  • Cân bằng động với các đầu vào dự đoán

Kiểm thử ngược và Đánh giá Chiến lược

  • Sử dụng Backtrader hoặc các khung công tác tùy chỉnh
  • Chỉ số hiệu suất điều chỉnh rủi ro
  • Tránh overfitting và bias nhìn trước

Triển khai Mô hình AI trong Giao dịch Thực tế

  • Tích hợp với các API giao dịch và nền tảng thực hiện
  • Giám sát mô hình và chu kỳ đào tạo lại
  • Các cân nhắc về đạo đức, quy định và vận hành

Tóm tắt và Bước tiếp theo

Yêu cầu

  • Hiểu biết về thống kê cơ bản và thị trường tài chính
  • Kinh nghiệm lập trình Python
  • Quen thuộc với dữ liệu chuỗi thời gian

Đối tượng tham gia

  • Chuyên gia phân tích định lượng
  • Chuyên viên giao dịch
  • Quản lý danh mục đầu tư
 21 Giờ

Số người tham gia


Giá cho mỗi học viên

Đánh giá (3)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan