Über diesen Kurs
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Stufe „Mittel“

Ca. 14 Stunden zum Abschließen

Empfohlen: 19 hours/week...

Englisch

Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine LearningFinanceTradingInvestment

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1
1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Trading, Machine Learning and GCP

13 Videos (Gesamt 57 min), 1 Lektüre, 3 Quiz
13 Videos
Trading vs Investing6m
The Quant Universe2m
Quant Strategies7m
Quant Trading Advantages and Disadvantages4m
Exchange and Statistical Arbitrage8m
Index Arbitrage2m
Statistical Arbitrage Opportunities and Challenges5m
Introduction to Backtesting5m
Backtesting Design6m
What is AI and ML ? What is the difference between AI and ML?58
Applications of ML in the Real World1m
What is ML?3m
1 Lektüre
Welcome to Introduction to Trading, Machine Learning and GCP10m
3 praktische Übungen
Introduction to Trading5m
Python Skills Assessment Quiz
Intro to AI and ML5m
Woche
2
3 Stunden zum Abschließen

Supervised Learning and Forecasting

13 Videos (Gesamt 72 min), 3 Quiz
13 Videos
Regression and classification11m
Short history of ML: Linear Regression7m
Short history of ML: Perceptron5m
Lab Intro: Building a Regression Model37
Introduction to Qwiklabs3m
Lab Walkthrough: Building a Regression Model9m
What is forecasting? - part 15m
What is forecasting? - part 24m
Choosing the right model and BQML - part 13m
Choosing the right model and BQML - part 22m
Lab Intro: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML36
Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using Regression in BQML12m
1 praktische Übung
Forecasting
Woche
3
2 Stunden zum Abschließen

Time Series and ARIMA Modeling

11 Videos (Gesamt 52 min), 2 Quiz
11 Videos
AR - Auto Regressive7m
MA - Moving Average2m
The Complete ARIMA Model4m
ARIMA compared to linear regression7m
How can you get a variety of models from just a single series?1m
How to choose ARIMA parameters for your trading model4m
Time Series Terminology: Auto Correlation4m
Sensitivity of Trading Strategy4m
Lab Intro: Forecasting Stock Prices Using ARIMA32
Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using ARIMA7m
1 praktische Übung
Time Series
Woche
4
1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

9 Videos (Gesamt 36 min), 3 Quiz
9 Videos
Short history of ML: Modern Neural Networks8m
Overfitting and Underfitting6m
Validation and Training Data Splits4m
Why Google?1m
Why Google Cloud Platform?2m
What are AI Platform Notebooks1m
Using Notebooks1m
Benefits of AI Platform Notebooks2m
3 praktische Übungen
Model generalization
Google Cloud
Module Quiz8m
3.8
60 Bewertungen

Top-Bewertungen von Introduction to Trading, Machine Learning & GCP

von DKJan 5th 2020

Very nice course to understand liner regression, ARIMA and ML. Also, the practice on GCP with notebook is exciting to me

von AAJan 13th 2020

Good course that gives a lot of breadth as an introduction to machine learning in finance. Well put together

Dozenten

Bild des Dozenten, Jack Farmer

Jack Farmer

Curriculum Director
New York Institute of Finance
Bild des Dozenten, Ram Seshadri

Ram Seshadri

Machine Learning Consultant
Google Cloud Platform

Über Google Cloud

We help millions of organizations empower their employees, serve their customers, and build what’s next for their businesses with innovative technology created in—and for—the cloud. Our products are engineered for security, reliability, and scalability, running the full stack from infrastructure to applications to devices and hardware. Our teams are dedicated to helping customers apply our technologies to create success....

Über New York Institute of Finance

The New York Institute of Finance (NYIF), is a global leader in training for financial services and related industries. Started by the New York Stock Exchange in 1922, it now trains 250,000+ professionals in over 120 countries. NYIF courses cover everything from investment banking, asset pricing, insurance and market structure to financial modeling, treasury operations, and accounting. The institute has a faculty of industry leaders and offers a range of program delivery options, including self-study, online courses, and in-person classes. Its US customers include the SEC, the Treasury, Morgan Stanley, Bank of America and most leading worldwide banks....

Über den Spezialisierung Machine Learning for Trading

This Specialization is for finance professionals, including but not limited to: hedge fund traders, analysts, day traders, those involved in investment management or portfolio management, and anyone interested in gaining greater knowledge of how to construct effective trading strategies using Machine Learning. Alternatively, this specialization can be for machine learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. The courses will teach you how to create various trading strategies using Python. By the end of the Specialization, you will be able to create long-term trading strategies, short-term trading strategies, and hedging strategies. To be successful in this Specialization, you should have a basic competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL will be helpful. You should have a background in statistics (expected values and standard deviation, Gaussian distributions, higher moments, probability, linear regressions) and foundational knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, hedging)....
Machine Learning for Trading

Häufig gestellte Fragen

  • Sobald Sie sich für ein Zertifikat angemeldet haben, haben Sie Zugriff auf alle Videos, Quizspiele und Programmieraufgaben (falls zutreffend). Aufgaben, die von anderen Kursteilnehmern bewertet werden, können erst dann eingereicht und überprüft werden, wenn Ihr Unterricht begonnen hat. Wenn Sie sich den Kurs anschauen möchten, ohne ihn zu kaufen, können Sie womöglich auf bestimmte Aufgaben nicht zugreifen.

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse der Spezialisierung und Sie erhalten nach Abschluss aller Arbeiten ein Zertifikat. Ihr elektronisches Zertifikat wird zu Ihrer Seite „Errungenschaften“ hinzugefügt – von dort können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder es zu Ihrem LinkedIn Profil hinzufügen. Wenn Sie nur lesen und den Inhalt des Kurses anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen.

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