Giới thiệu về giao dịch định lượng với Machine Learning và GCP

Để kết nối khoảng cách giữa thị trường tài chính và khoa học dữ liệu có thể cảm thấy quá sức nếu không có một điểm khởi đầu rõ ràng. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu cơ học thị trường cơ bản sang thiết kế và đánh giá các mô hình dự đoán. Bằng cách nghiên cứu các giải thích có cấu trúc và các ví dụ mã thực tế, bạn sẽ học cách tận dụng các nguồn lực đám mây để xây dựng các môi trường kiểm tra ngược mạnh mẽ và tự động hóa các chiến lược giao dịch của bạn. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm giao dịch cốt lõi bao gồm biến động, lợi nhuận, xu hướng và quản lý rủi ro. - Xây dựng mô hình học máy để dự đoán chuyển động thị trường và xác định các mô hình có lợi nhuận. - Cấu hình các đường ống đám mây trên GCP để hấp thụ, xử lý và lưu trữ dữ liệu thị trường tài chính. - Ứng dụng thư viện dữ liệu hiện đại để dọn dẹp các tập dữ kiện và các tính năng dự đoán kỹ thuật. - Thiết kế và thực hiện các workflow backtesting để đánh giá mô hình tổng quát và hiệu suất. - Thiết lập các quy trình giao dịch tự động sử dụng dịch vụ đám mây và nguyên tắc MLOps cơ bản. Cuộc hành trình bắt đầu với thuật ngữ giao dịch cơ bản và lý thuyết tài chính trước khi chuyển sang chuẩn bị dữ liệu và mô hình dự đoán. Sau đó bạn sẽ khám phá cách tăng kích thước các mô hình này bằng cách sử dụng cơ sở hạ tầng đám mây, lên đến đỉnh điểm trong việc tạo ra một khung kiểm tra ngược có hệ thống. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu trong lĩnh vực tài chính, khoa học dữ liệu, hoặc phát triển phần mềm muốn khám phá giao dịch định lượng. Không cần kinh nghiệm trước đó với các thuật toán giao dịch hoặc nền tảng đám mây. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng mô hình giao dịch thuật toán đầu tiên của bạn.