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课程大纲
AI在交易与资产管理领域中的应用
- 算法和基于AI的交易趋势
- 定量金融工作流程概述
- 关键工具、平台和数据源
使用Python处理金融数据
- 使用Pandas处理时间序列数据
- 数据清洗、转换和特征工程
- 金融指标和信号构建
用于交易信号的监督学习
- 用于市场预测的回归和分类模型
- 评估预测模型（如准确率、精确率、夏普比率）
- 案例研究：构建基于ML的信号生成器
无监督学习与市场状态
- 用于波动率状态的聚类
- 用于模式发现的降维
- 在篮子交易和风险分组中的应用
使用AI技术进行投资组合优化
- Markowitz框架及其局限性
- 风险平价、Black-Litterman和基于ML的优化
- 基于预测输入的动态再平衡
回测与策略评估
- 使用Backtrader或自定义框架
- 风险调整绩效指标
- 避免过拟合和前瞻偏差
在实盘交易中部署AI模型
- 与交易API和执行平台的集成
- 模型监控和再训练周期
- 伦理、监管和操作考虑
总结与后续步骤
要求
- 理解基本统计和金融市场
- 具有Python编程经验
- 熟悉时间序列数据
目标学员
- 定量分析师
- 交易专业人士
- 投资组合经理
21 小时
客户评论 (1)
我已经有一些我了解的报告，我会使用今天看到的一些提示。
Kelly Cotham
课程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
机器翻译
