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 học

Số người tham gia


Giá cho mỗi người tham gia

Đánh giá (2)

Các khóa học sắp tới

Các danh mục liên quan