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課程簡介
AI在交易與資產管理領域的應用
- 算法與AI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。
監督學習在交易信號中的應用
- 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。
無監督學習與市場機制
- 聚類分析波動機制。
- 降維以發現模式。
- 在籃子交易與風險分組中的應用。
使用AI技術優化投資組合
- 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AI模型
- 與交易API和執行平臺的集成。
- 模型監控與再訓練週期。
- 倫理、法規與操作考慮。
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 (3)
LLMs的背景/理論,練習
Joanne Wong - IPG HK Limited
課程 - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
機器翻譯
它讓我瞭解了可以幫助我創建自動化的新工具
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
課程 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
機器翻譯
我非常欣賞培訓師的講解方式。即使金融不是我的專業領域,我也能理解所有內容。他確保每位參與者都能跟上進度,同時把握好時間。練習的安排也很合理。與參與者的溝通始終暢通。材料恰到好處,不多不少。他對一些較複雜的內容進行了詳細闡述,讓每個人都能理解。
Diana
課程 - ChatGPT for Finance
機器翻譯