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
交易與資產Management領域的人工智能
- 算法交易與基於人工智能的交易趨勢
- 量化金融工作流程概述
- 關鍵工具、平臺與數據源
使用Python處理金融數據
- 使用Pandas處理時間序列數據
- 數據清洗、轉換與特徵工程
- 金融指標與信號構建
Supervised Learning用於交易信號
- 用於市場預測的迴歸與分類模型
- 評估預測模型(如準確率、精確率、夏普比率)
- 案例研究:構建基於機器學習的信號生成器
Unsupervised Learning與市場狀態
- 波動率狀態的聚類分析
- 降維用於模式發現
- 籃子交易與風險分組中的應用
使用人工智能技術進行投資組合優化
- 馬科維茨框架及其侷限性
- 風險平價、Black-Litterman與基於機器學習的優化
- 基於預測輸入的動態再平衡
回測與策略評估
- 使用Backtrader或自定義框架
- 風險調整後的績效指標
- 避免過擬合與前瞻性偏差
在即時交易中部署人工智能模型
- 與交易API及執行平臺的集成
- 模型監控與再訓練週期
- 道德、監管與操作考量
總結與下一步
最低要求
- 具備基礎統計學和金融市場知識
- 有Python編程經驗
- 熟悉時間序列數據
受衆
- 量化分析師
- 交易專業人士
- 投資組合經理
21 時間:
客戶評論 (1)
我非常欣赏培训师的授课方式。即使Finance不是我的专业领域,我也能理解所有内容。他确保每位参与者都能跟上进度,同时合理安排时间。练习的间隔也很恰当。Communication与参与者的互动始终存在。材料非常合适,不多不少。他对一些较为复杂的内容进行了很好的阐述,确保每个人都能理解。
Diana
課程 - ChatGPT for Finance
機器翻譯