Cursos de Machine Learning for Finance (con Python)

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Código del Curso

mlfinancepython

Duración

21 horas (usualmente 3 días, incluidas las pausas)

Requerimientos

  • Experiencia básica con la programación de Python
  • Familiaridad básica con estadísticas y álgebra lineal

Descripción General

El aprendizaje automático es una rama de la Inteligencia Artificial en la que las computadoras tienen la capacidad de aprender sin estar programadas explícitamente.

En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo aplicar técnicas y herramientas de aprendizaje automático para resolver problemas del mundo real en la industria financiera. Python se usará como el lenguaje de programación.

Los participantes primero aprenden los principios clave, luego ponen su conocimiento en práctica al construir sus propios modelos de aprendizaje automático y usarlos para completar una serie de proyectos en equipo.

Al final de esta capacitación, los participantes podrán:

  • Comprender los conceptos fundamentales en el aprendizaje automático
  • Aprenda las aplicaciones y usos del aprendizaje automático en finanzas
  • Desarrolle su propia estrategia de negociación algorítmica utilizando el aprendizaje automático con Python

Audiencia

  • Desarrolladores
  • Científicos de datos

Formato del curso

  • Conferencia de parte, discusión en parte, ejercicios y práctica práctica

Programa del Curso

Introducción

  • Diferencia entre el aprendizaje estadístico (análisis estadístico) y el aprendizaje automático
  • Adopción de tecnología y talento de aprendizaje automático por parte de las compañías financieras

Comprender los diferentes tipos de aprendizaje automático

  • Aprendizaje supervisado vs aprendizaje no supervisado
  • Iteracion y evaluacion
  • Diferencia de sesgo-varianza
  • Combinando el aprendizaje supervisado y no supervisado (aprendizaje semi-supervisado)

Comprensión de los lenguajes y los juegos de herramientas de aprendizaje automático

  • Código abierto vs sistemas y software propietarios
  • Python vs R vs Matlab
  • Bibliotecas y marcos

Comprender las redes neuronales

Comprender los conceptos básicos en finanzas

  • Entender el comercio de acciones
  • Comprender los datos de la serie temporal
  • Comprender los análisis financieros

Estudios de casos de Machine Learning en Finanzas

  • Generación de señales y pruebas
  • Ingeniería de funciones
  • Artificial Intelligence Algorithmic Trading
  • Predicciones cuantitativas de comercio
  • Robo-Advisors para la gestión de cartera
  • Gestión de riesgos y detección de fraude
  • Suscripción de seguros

Práctica: Python para el aprendizaje automático

  • Configurando el espacio de trabajo
  • Obtención de bibliotecas y paquetes de aprendizaje automático Python
  • Trabajando con pandas
  • Trabajando con Scikit-Learn

Importación de datos financieros en Python

  • Usando pandas
  • Usando Quandl
  • Integrando con Excel

Trabajando con datos de series de tiempo con Python

  • Explorando tus datos
  • Visualizando tus datos

Implementación de análisis financieros comunes con Python

  • Devoluciones
  • Moviendo Windows
  • Cálculo de volatilidad
  • Regresión de Mínimos Cuadrados Ordinarios (OLS)

Desarrollar una estrategia de negociación algorítmica usando Aprendizaje automático supervisado con Python

  • Comprender la estrategia de comercio de impulso
  • Comprender la estrategia de reversión de operaciones
  • Implementando su Estrategia Comercial de Promedios Móviles Simples (SMA)

Backtesting su estrategia de comercio de aprendizaje automático

  • Aprendizaje de trampas trampa
  • Componentes de su backtester
  • Usando las herramientas de backtesting de Python
  • Implementando tu backteter simple

Mejora de su estrategia de comercio de aprendizaje automático

  • KMeans
  • K-Nearest Neighbors (KNN)
  • Árboles de clasificación o regresión
  • Algoritmo genético
  • Trabajando con Portafolios Multi-Símbolo
  • Usando un Marco de Gestión de Riesgos
  • Uso de backtesting controlado por eventos

Evaluar el rendimiento de la estrategia de comercio de aprendizaje automático

  • Usando la relación de Sharpe
  • Cálculo de una reducción máxima
  • Uso del índice de crecimiento anual compuesto (CAGR)
  • Medición de la distribución de las devoluciones
  • Uso de métricas de nivel comercial
  • Resumen

Solución de problemas

Observaciones finales

Testimonios

★★★★★
★★★★★

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