感謝您提交詢問！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
感謝您提交預訂！我們的一位團隊成員將在短時間內與您聯繫。
課程簡介
AI 在交易與資產管理領域中的應用
- 演算法與 AI 交易的趨勢
- 量化金融工作流程概述
- 主要工具、平台與數據來源
使用 Python 處理金融數據
- 使用 Pandas 處理時間序列數據
- 數據清理、轉換與特徵工程
- 金融指標與訊號建構
監督式學習用於交易訊號
- 用於市場預測的回歸與分類模型
- 評估預測模型（例如準確率、精確率、夏普比率）
- 案例研究：建立基於機器學習的訊號產生器
非監督式學習與市場狀態
- 用於波動率狀態的聚類分析
- 用於模式發現的維度縮減
- 在籃子交易與風險分組中的應用
使用 AI 技術最佳化投資組合
- Markowitz 框架及其限制
- 風險平價、Black-Litterman 與基於機器學習的最佳化
- 使用預測輸入進行動態再平衡
回測與策略評估
- 使用 Backtrader 或自訂框架
- 風險調整後績效指標
- 避免過度擬合與前視偏差
在實際交易中部署 AI 模型
- 與交易 API 和執行平台整合
- 模型監控與重新訓練週期
- 道德、法規與營運考量
總結與後續步驟
最低要求
- 具備基礎統計與金融市場知識
- 具備 Python 程式設計經驗
- 熟悉時間序列數據
目標學員
- 量化分析師
- 交易專業人士
- 投資組合經理
21 小時
客戶評論 (1)
我已有一些了解的报告，我会使用今天看过的一些提示。
Kelly Cotham
課程 - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機器翻譯
