Introdução à negociação quantitativa com machine learning e GCP

Preencher a lacuna entre os mercados financeiros e a ciência de dados pode parecer esmagador sem um ponto de partida claro.Este curso orienta você através dos conceitos fundamentais de negociação quantitativa, aprendizado de máquina e implantação em nuvem. Você passará da compreensão da mecânica básica do mercado para o design e avaliação de modelos preditivos.Ao estudar explicações escritas estruturadas e exemplos práticos de código, você aprenderá a alavancar recursos em nuvem para construir ambientes robustos de backtesting e automatizar suas estratégias de negociação. O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos de negociação, incluindo volatilidade, retornos, tendências e gerenciamento de riscos. - Construa modelos de aprendizado de máquina para prever movimentos de mercado e identificar padrões lucrativos. - Configure pipelines de nuvem no GCP para ingerir, processar e armazenar dados do mercado financeiro. - Aplique bibliotecas de dados modernas para limpar conjuntos de datos e recursos preditivos de engenharia. - Projete e implemente fluxos de trabalho de backtesting para avaliar a generalização e o desempenho do modelo. - Implantar fluxos de trabalho de negociação automatizados usando serviços nativos em nuvem e princípios básicos de MLOps. A jornada começa com a terminologia essencial de negociação e teoria financeira antes de passar para a preparação de dados e modelagem preditiva.Você explorará como dimensionar esses modelos usando a infraestrutura da nuvem, culminando na criação de uma estrutura de backtesting sistemático. Este curso é projetado para iniciantes em finanças, ciência de dados ou desenvolvimento de software que desejam explorar a negociação quantitativa.Não é necessária experiência prévia com algoritmos de negociação ou plataformas em nuvem. Comece a ler hoje para construir seu primeiro modelo de negociação algorítmica na nuvem.