Schița de curs

Inteligența Artificială în Lansarea și Gestionarea de Active Management

  • Tendințe în trading algoritmice și bazat pe IA
  • Panoramă a fluxurilor de muncă financiare cantitative
  • Instrumentele, platformele și sursele de date cheie

Lucrarea cu Date Financiare în Python

  • Manipularea datelor de serie temporală folosind Pandas
  • Curățarea, transformarea și ingineria caracteristicilor datelor
  • Indicatori financiare și construcția semnalelor

Supervised Learning pentru Semnale de Trading

  • Modele de regresie și clasificare pentru predicții ale pieței
  • Evaluarea modelelor predictive (de exemplu, acuratețe, precizie, raport Sharpe)
  • Studiu de caz: construirea unui generator de semnale bazat pe IA

Unsupervised Learning și Regimuri de Piață

  • Aclasterizarea pentru regimurile de volatilitate
  • Reducerea dimensionalității pentru descoperirea modelelor
  • Aplicații în tradingul cu portofoliu și gruparea riscurilor

Optimizare a Portofoliului Cu Tehnici AI

  • Cadru Markowitz și limitările sale
  • Paritatea de risc, Black-Litterman și optimizarea bazată pe IA
  • Rebalansare dinamică cu intrări predictive

Backtesting și Evaluarea Strategiei

  • Utilizarea Backtrader sau cadre personalizate
  • Metrice de performanță ajustate la risc
  • Evitarea overfitting-ului și a biasului forward-looking

Deploying AI Models in Live Trading

  • Integrare cu API-uri de trading și platforme de execuție
  • Monitorizarea modelelor și ciclurile de reînvațare
  • Considerații etice, regulate și operaționale

Rezumat și Următoarele Pași

Cerințe

  • Oțelirea unor noțiuni de bază despre statistică și piețele financiare
  • Experiență cu programarea Python
  • Cunoștințe cu datele seriei temporale

Publicul vizat

  • Analisti cuantificați
  • Profesioniști în trading
  • Managers de portofoliu
 21 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (1)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite