In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen des Handels kennen, darunter das Konzept von Trend, Rendite, Stop-Loss und Volatilität. Sie lernen, wie Sie die Gewinnquelle und die Struktur grundlegender quantitativer Handelsstrategien identifizieren können. Dieser Kurs hilft Ihnen zu beurteilen, wie gut das Modell sein Lernen verallgemeinert, erklärt die Unterschiede zwischen Regression und Prognose und zeigt Ihnen die Schritte auf, die für die Entwicklung und Implementierung von Backtestern erforderlich sind. Am Ende des Kurses werden Sie in der Lage sein, Google Cloud Platform zu nutzen, um grundlegende maschinelle Lernmodelle in Jupyter Notebooks zu erstellen.
Einführung in den Handel, maschinelles Lernen & GCP
Einführung in den Handel, maschinelles Lernen & GCP
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Maschinelles Lernen für den Handel
Dozent: Jack Farmer
58.318 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.0
(860 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 9 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
86%
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Was Sie lernen werden
Verstehen Sie die Grundlagen des Handels, einschließlich der Konzepte von Trend, Rendite, Stop-Loss und Volatilität.
Definieren Sie den quantitativen Handel und die wichtigsten Arten von quantitativen Handelsstrategien.
Verstehen Sie die grundlegenden Schritte bei Börsenarbitrage, statistischer Arbitrage und Indexarbitrage.
Verstehen Sie die Anwendung von maschinellem Lernen auf Finanzanwendungen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Algorithmen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Finanzen
- Kategorie: Google Cloud-Platform
- Kategorie: Human Learning
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Cloud Computing
Wichtige Details
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Bewertungen
8 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Maschinelles Lernen für den Handel
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden Sie mit den Grundlagen des Handels vertraut gemacht. Außerdem erhalten Sie eine Einführung in das maschinelle Lernen. Maschinelles Lernen ist sowohl eine Kunst, bei der es um die richtige Mischung von Parametern geht, die zu genauen, verallgemeinerten Modellen führt, als auch eine Wissenschaft, bei der es um die Kenntnis der Theorie geht, um bestimmte Arten von Problemen zu lösen.
Das ist alles enthalten
26 Videos3 Lektüren4 Aufgaben1 App-Element
In diesem Modul erhalten Sie eine Einführung in das überwachte maschinelle Lernen und einige relevante Algorithmen, die häufig auf Handelsprobleme angewendet werden. Sie werden praktische Erfahrungen bei der Erstellung eines Regressionsmodells mit BigQuery Machine Learning sammeln
Das ist alles enthalten
6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe2 App-Elemente
In diesem Modul lernen Sie die ARIMA-Modellierung kennen und wie sie auf Zeitreihendaten angewendet wird. Sie werden praktische Erfahrungen bei der Erstellung eines ARIMA-Modells für einen Finanzdatensatz sammeln.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Aufgabe1 App-Element
In diesem Modul lernen Sie neuronale Netzwerke kennen und erfahren, wie sie mit Deep Learning zusammenhängen. Sie lernen auch, wie Sie die Modellgeneralisierung mithilfe von Regularisierung und Kreuzvalidierung messen können. Außerdem erhalten Sie eine Einführung in die Google Cloud Platform (GCP). Insbesondere wird Ihnen gezeigt, wie Sie GCP für die Implementierung von Handelstechniken nutzen können.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dozent
Lehrkraftbewertungen
4.4 (187 Bewertungen)
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
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New York University
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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860 Bewertungen
- 5 stars
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GM
4
Geprüft am 2. Feb. 2020
Giving 4 stars as there were some technical problems with AI Platform in week 3 and could not access the lab work, which is pretty disappointing.
YP
5
Geprüft am 1. Mai 2023
The insights shared into trading are likely not hard to get elsewhere on public MOOC, so despite some minor issues with the lab or course, I am totally happy with the learning.
MF
4
Geprüft am 21. Jan. 2020
A good intro to machine learning in finance. I does not goes very deep, but hat some useful exercises and practice with google cloud.
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Häufig gestellte Fragen
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