Intrati in legatura

Schița de curs

AI în Peisajul Tradingului și al Asset Managementului

  • Tendințe în tradingul algoritmic și bazat pe AI
  • Prezentare generală a fluxurilor de lucru din finanțele cantitative
  • Instrumente cheie, platforme și surse de date

Lucrul cu Date Financiare în Python

  • Gestionarea datelor time series folosind Pandas
  • Curățarea datelor, transformarea și feature engineering
  • Indicatori financiari și construirea semnalelor

Învățare Supervizată pentru Semnale de Trading

  • Modele de regresie și clasificare pentru predicția pieței
  • Evaluarea modelelor predictive (de exemplu, acuratețe, precizie, Sharpe ratio)
  • Studiu de caz: construirea unui generator de semnale bazat pe ML

Învățare Nesupervizată și Regimuri de Piață

  • Clustering pentru regimuri de volatilitate
  • Reducerea dimensionalității pentru descoperirea de tipare
  • Aplicații în basket trading și gruparea riscurilor

Optimizarea Portofoliului cu Tehnici AI

  • Cadrul Markowitz și limitările sale
  • Risk parity, Black-Litterman și optimizare bazată pe ML
  • Rebalansare dinamică cu inputuri predictive

Backtesting și Evaluarea Strategiilor

  • Utilizarea Backtrader sau a unor framework-uri personalizate
  • Metrici de performanță ajustate la risc
  • Evitarea overfittingului și a look-ahead bias

Implementarea Modelelor AI în Trading Live

  • Integrarea cu API-uri de trading și platforme de execuție
  • Monitorizarea modelelor și cicluri de re-antrenare
  • Considerații etice, de reglementare și operaționale

Sumar și Pașii Următori

Cerințe

  • Înțelegerea noțiunilor de bază de statistică și a piețelor financiare
  • Experiență cu programarea în Python
  • Familiaritate cu datele de tip time series

Audiență

  • Analiști cantitativi
  • Profesioniști în trading
  • Manageri de portofolii
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite