Đề cương khóa học

AI trong Lĩnh vực Giao dịch và Tài sản Management

  • Xu hướng giao dịch thuật toán và dựa trên AI
  • Tổng quan về quy trình tài chính định lượng
  • 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
  • Lọc, chuyển đổi và tạo đặc trưng dữ liệu
  • Chỉ số tài chính và xây dựng tín hiệu

Supervised Learning cho Tín hiệu Giao dịch

  • Các mô hình hồi quy và phân loại để 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 một máy sinh tín hiệu dựa trên ML

Unsupervised Learning và Thể chế Thị trường

  • Nhóm hóa cho các thể chế biến động
  • Giảm chiều để khám phá mô hình
  • Ứng dụng trong giao dịch rổ hàng và nhóm rủi ro

Tối ưu hóa Cổ phần với Kỹ thuật AI

  • Khung công thức Markowitz và những giới hạn của nó
  • Phân bổ rủi ro, Black-Litterman và tối ưu hóa dựa trên ML
  • Cân bằng động với đầu vào dự đoán

Kiểm tra ngược và Đánh giá Chiến lược

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

Triển khai Mô hình AI trong Giao dịch Thực tế

  • Tích hợp với các API giao dịch và nền tảng thực thi
  • Giám sát mô hình và chu kỳ tái đào tạo
  • Xem xét về đạo đức, quy định và hoạt động

Tóm tắt và Bước Tiếp theo

Yêu cầu

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

Đối tượng

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

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (1)

Upcoming Courses

Related Categories