Pengenalan kepada Perdagangan Kuantitatif dengan Machine Learning dan GCP

Merapatkan jurang antara pasaran kewangan dan sains data boleh terasa membebankan tanpa titik permulaan yang jelas. Kursus ini membimbing anda melalui konsep asas perdagangan kuantitatif, machine learning, dan penempatan awan. Anda akan beralih daripada memahami mekanik pasaran asas kepada mereka bentuk dan menilai model ramalan. Dengan mempelajari penjelasan bertulis berstruktur dan contoh kod praktikal, anda akan menguasai cara memanfaatkan sumber awan untuk membina persekitaran backtesting yang mantap dan mengautomasikan strategi perdagangan anda. Apa yang anda akan pelajari: - Memahami konsep perdagangan teras termasuk volatiliti, pulangan, trend, dan pengurusan risiko. - Membina model machine learning untuk meramal pergerakan pasaran dan mengenal pasti corak yang menguntungkan. - Mengkonfigurasi saluran awan pada GCP untuk menyerap, memproses, dan menyimpan data pasaran kewangan. - Mengaplikasikan pustaka data moden untuk membersihkan set data dan merekayasa ciri ramalan. - Mereka bentuk dan melaksanakan aliran kerja backtesting untuk menilai generalisasi dan prestasi model. - Menempatkan aliran kerja perdagangan automatik menggunakan perkhidmatan asli awan dan prinsip MLOps asas. Perjalanan bermula dengan terminologi perdagangan penting dan teori kewangan sebelum beralih kepada penyediaan data dan pemodelan ramalan. Anda kemudian akan meneroka cara untuk mengembangkan model ini menggunakan infrastruktur awan, yang membawa kepada penciptaan rangka kerja backtesting sistematik. Kursus ini direka untuk pemula dalam bidang kewangan, sains data, atau pembangunan peranan yang ingin meneroka perdagangan kuantitatif. Tiada pengalaman terdahulu dengan algoritma perdagangan atau platform awan diperlukan. Mula membaca hari ini untuk membina model perdagangan algoritmik pertama anda yang dikuasakan awan.