Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere
- Diferența dintre învățarea statistică (analiza statistică) și învățarea automată
- Adoptarea tehnologiei și a talentului de învățare automată de către companiile financiare
Înțelegerea diferitelor tipuri de învățare automată
- Învățare supervizată vs învățare nesupervizată
- Iterație și evaluare
- Compromisul bias-varianță
- Combinarea învățării supervizate și nesupervizate (învățare semi-supervizată)
Înțelegerea limbajelor și seturilor de instrumente pentru învățarea automată
- Sisteme și software open source vs proprietare
- Python vs R vs Matlab
- Biblioteci și framework-uri
Înțelegerea rețelelor neuronale
Înțelegerea conceptelor de bază în finanțe
- Înțelegerea tranzacționării de acțiuni
- Înțelegerea datelor de serii temporale
- Înțelegerea analizelor financiare
Studii de caz de învățare automată în finanțe
- Generarea și testarea semnalelor
- Ingineria caracteristicilor
- Tranzacționare algoritmică bazată pe inteligență artificială
- Predictii cantitative ale tranzacțiilor
- Robo-Advisors pentru managementul portofoliilor
- Managementul riscului și detectarea fraudelor
- Subscrierea de asigurări
Practică: Python pentru învățarea automată
- Configurarea spațiului de lucru
- Obținerea bibliotecilor și pachetelor Python pentru învățarea automată
- Lucrul cu Pandas
- Lucrul cu Scikit-Learn
Importul datelor financiare în Python
- Folosirea Pandas
- Folosirea Quandl
- Integrarea cu Excel
Lucrul cu date de serii temporale în Python
- Explorarea datelor
- Vizualizarea datelor
Implementarea analizelor financiare comune în Python
- Randamente
- Ferestre mobile
- Calculul volatilității
- Regresie liniară obișnuită (OLS)
Dezvoltarea unei strategii de tranzacționare algoritmică folosind învățarea automată supervizată cu Python
- Înțelegerea strategiei de tranzacționare pe bază de impuls
- Înțelegerea strategiei de tranzacționare pe bază de revenire
- Implementarea strategiei de tranzacționare cu medii mobile simple (SMA)
Testarea retrospectivă a strategiei de tranzacționare bazată pe învățarea automată
- Înțelegerea capcanelor testării retrospective
- Componentele testării retrospective
- Folosirea instrumentelor Python pentru testarea retrospectivă
- Implementarea unui simplu testator retrospectiv
Îmbunătățirea strategiei de tranzacționare bazată pe învățarea automată
- KMeans
- K-Nearest Neighbors (KNN)
- Arbori de clasificare sau regresie
- Algoritm genetic
- Lucrul cu portofolii multi-simbol
- Folosirea unui cadru de management al riscului
- Folosirea testării retrospective bazate pe evenimente
Evaluarea performanței strategiei de tranzacționare bazată pe învățarea automată
- Folosirea raportului Sharpe
- Calculul unei scăderi maxime
- Folosirea ratei de creștere anuală compuse (CAGR)
- Măsurarea distribuției randamentelor
- Folosirea metricilor la nivel de tranzacție
- Rezumat
Depanare
Observații finale
Cerințe
- Experiență de bază în programarea cu Python
- Cunoștințe de bază despre statistică și algebră liniară
21 Ore
Mărturii (2)
ecosistemul ML nu include doar MLFlow, ci și Optuna, hyperops, Docker și Docker-Compose
Guillaume GAUTIER - OLEA MEDICAL
Curs - MLflow
Tradus de catre o masina
M-a plăcut să particip la instruirea Kubeflow, care a avut loc la distanță. Această instruire mi-a permis să consolidez cunoștințele despre serviciile AWS, K8s și toate instrumentele devOps în jurul Kubeflow, care reprezintă bazele necesare pentru a aborda subiectul cu succes. Vreau să-i mulțumesc lui Malawski Marcin pentru răbdarea sa și profesionalismul demonstrat în instruire și sfaturi privind cele mai bune practici. Malawski abordează subiectul din diferite unghiuri, folosind diferite instrumente de implementare precum Ansible, EKS kubectl, Terraform. Acum sunt cu adevărat convins că intru în domeniul de aplicație potrivit.
Guillaume Gautier - OLEA MEDICAL | Improved diagnosis for life TM
Curs - Kubeflow
Tradus de catre o masina
