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课程大纲
AI在交易与资产管理领域的应用
- 算法与AI交易趋势。
- 量化金融工作流程概述。
- 关键工具、平台与数据源。
使用Python处理金融数据
- 使用Pandas处理时间序列数据。
- 数据清洗、转换与特征工程。
- 金融指标与信号构建。
监督学习在交易信号中的应用
- 用于市场预测的回归与分类模型。
- 评估预测模型(如准确率、精确率、夏普比率)。
- 案例研究:构建基于机器学习的信号生成器。
无监督学习与市场机制
- 聚类分析波动机制。
- 降维以发现模式。
- 在篮子交易与风险分组中的应用。
使用AI技术优化投资组合
- 马科维茨框架及其局限性。
- 风险平价、Black-Litterman与基于机器学习的优化。
- 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。
- 风险调整后的绩效指标。
- 避免过拟合与前瞻性偏差。
在实时交易中部署AI模型
- 与交易API和执行平台的集成。
- 模型监控与再训练周期。
- 伦理、法规与操作考虑。
总结与下一步
要求
- 具备基础统计学和金融市场知识。
- 有Python编程经验。
- 熟悉时间序列数据。
受众
- 量化分析师。
- 交易专业人士。
- 投资组合经理。
21 小时
客户评论 (2)
它让我了解到可以帮助我创建自动化的新工具
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
课程 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
机器翻译
我非常欣赏培训师的授课方式。即使Finance不是我的专业领域,我也能理解所有内容。他确保每位参与者都能跟上进度,同时合理安排时间。练习的间隔也很恰当。Communication与参与者的互动始终存在。材料非常合适,不多不少。他对一些较为复杂的内容进行了很好的阐述,确保每个人都能理解。
Diana
课程 - ChatGPT for Finance
机器翻译