Plan Szkolenia
AI w krajobrazie handlu i zarządzania aktywami
- Trendy w algorytmicznym i opartym na AI handlu
- Przegląd procesów finansów kwantytywnych
- Kluczowe narzędzia, platformy i źródła danych
Praca z danymi finansowymi w Pythonie
- Obsługa danych szeregów czasowych za pomocą Pandas
- Czyszczenie, transformacja i inżynieria cech danych
- Wskaźniki finansowe i konstrukcja sygnałów
Nadzorowane uczenie do tworzenia sygnałów handlowych
- Modele regresyjne i klasyfikacyjne do prognozy rynku
- Ocenianie modeli predykcyjnych (np. dokładność, precyzja, współczynnik Sharpe)
- Studium przypadku: budowa generаторa sygnałów opartego na ML
Nienadzorowane uczenie i reżymy rynkowe
- Klasterowanie do identyfikacji reżimów zmienności
- Redukcja wymiarowości dla odkrywania wzorców
- Zastosowania w handlu koszykowym i grupowaniu ryzyka
Optymalizacja portfeli za pomocą technik AI
- Ramy Markowitza i ich ograniczenia
- Równość ryzyka, Black-Litterman i optymalizacja oparta na ML
- Dynamiczne rebalansowanie z wykorzystaniem predykcyjnych danych wejściowych
Testowanie wstecz i ewaluacja strategii
- Używanie Backtradera lub własnych frameworków
- Metryki wydajności dostosowane do ryzyka
- Unikanie przeciążenia i biasu przyszłościowego (look-ahead)
Wdrażanie modeli AI w handlu na żywo
- Integracja z interfejsami API i platformami egzekucji
- Monitorowanie modeli i cykle ponownego treningu
- Rozważenia etyczne, regulacyjne i operacyjne
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie podstaw statystyki i rynków finansowych
- Doświadczenie w programowaniu w Pythonie
- Znajomość danych szeregów czasowych
Odbiorcy
- Analistów kwantytywnych
- Profesjonalistów handlowych
- Menedżerów portfeli
Opinie uczestników (2)
otworzyło mi umysł na nowe narzędzia, które mogą pomóc mi w tworzeniu automatyzacji
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
Szkolenie - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Bardzo doceniłam sposób, w jaki trener przedstawił wszystkie informacje. Zrozumiałam wszystko, nawet jeśli Finance nie jest moim obszarem, zadbał o to, żeby każdy uczestnik był na tym samym poziomie, jednocześnie dbając o pozostały czas. Ćwiczenia były umieszczone w dobrych odstępach czasu. Communication z uczestnikami był zawsze obecny. Materiał był idealny, ani za mało, ani za dużo. Bardzo dobrze wyjaśniał bardziej skomplikowane tematy, aby były zrozumiałe dla każdego.
Diana
Szkolenie - ChatGPT for Finance
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję