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课程大纲
介绍
- 统计学习(统计分析)与机器学习的区别
- 金融公司采用机器学习技术和人才
了解不同类型的 Machine Learning
- 监督学习与无监督学习
- 迭代和评估
- 偏差-方差权衡
- 结合监督学习和无监督学习(半监督学习)
了解 Machine Learning 语言和工具集
- 开源与专有系统和软件
- Python 与 R 与 Matlab
- 库和框架
理解 Neural Networks
了解 Finance 中的基本概念
- 了解股票交易
- 了解时序数据
- 了解财务分析
Machine Learning 金融案例研究
- 信号生成和测试
- 特征工程
- 人工智能算法交易
- 量化交易预测
- 用于投资组合管理的机器人顾问
- Risk Management 和欺诈检测
- 保险承保
R 简介
- 安装 RStudio IDE
- 加载 R 包
- 数据结构
- 向量
- 因素
- 列表
- 数据帧
- 矩阵和数组
将财务数据导入 R
- 数据库、数据仓库和流数据
- 使用 Hadoop 和 Spark 进行分布式存储和处理
- 从数据库导入数据
- 从 Excel 和 CSV 导入数据
使用 R 实现回归分析
- 线性回归
- 泛化和非线性
评估 Machine Learning 算法的性能
- 交叉验证和重采样
- Bootstrap 聚集(装袋)
- 锻炼
使用 R 开发算法交易策略
- 设置您的工作环境
- 收集和检查库存数据
- 实施趋势跟踪策略
回测您的 Machine Learning 交易策略
- 学习回测陷阱
- 回溯测试器的组件
- 实现简单的回溯测试器
改进您的 Machine Learning 交易策略
- KMeans(英语:KMeans)
- k-最近邻 (KNN)
- 分类树或回归树
- 遗传算法
- 使用多品种投资组合
- 使用 Risk Management 框架
- 使用事件驱动的回测
评估您的 Machine Learning 交易策略的表现
- 使用夏普比率
- 计算最大回撤
- 使用复合年增长率 (CAGR)
- 衡量回报分布
- 使用交易级指标
扩展公司的能力
- 在云中开发模型
- 使用 GPU 加速深度学习
- 将深度学习 Neural Networks 应用于计算机视觉、语音识别和文本分析
总结和结论
要求
- Programming 使用任何语言的经验
- 基本熟悉统计学和线性代数
28 小时