Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning for Trading

4.0
Sterne
777 Bewertungen

87 %

Jack Farmer

40.762 bereits angemeldet

von

Google Cloud

New York Institute of Finance

Spezialisierung Machine Learning for TradingGoogle Cloud

Über diesen Kurs

27.788 kürzliche Aufrufe

In this course, you’ll learn about the fundamentals of trading, including the concept of trend, returns, stop-loss, and volatility. You will learn how to identify the profit source and structure of basic quantitative trading strategies. This course will help you gauge how well the model generalizes its learning, explain the differences between regression and forecasting, and identify the steps needed to create development and implementation backtesters. By the end of the course, you will be able to use Google Cloud Platform to build basic machine learning models in Jupyter Notebooks. 
To be successful in this course, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for machine learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas. Experience with SQL is recommended. 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).

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Kurs 1 von 3 in

Spezialisierung Machine Learning for Trading

Stufe „Mittel“

Familiarization with basic concepts in Machine Learning and Financial Markets; advanced competency in Python Programming.

Ca. 9 Stunden zum Abschließen

Englisch

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Was Sie lernen werden

Understand the fundamentals of trading, including the concepts of trend, returns, stop-loss, and volatility.
Define quantitative trading and the main types of quantitative trading strategies.
Understand the basic steps in exchange arbitrage, statistical arbitrage, and index arbitrage.
Understand the application of machine learning to financial use cases.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Finance
Trading
Investment
Machine Learning applied to Finance

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Spezialisierung Machine Learning for Trading

Stufe „Mittel“

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Dozent

Dozentenbewertung

4,41/5 (164 Bewertungen)

Jack Farmer

Curriculum Director

New York Institute of Finance

83.034 Lernende

11 Kurse

von

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.

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.

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Inhaltsbewertung87%(3,610 Bewertungen)

Woche1

Woche 1

4 Stunden zum Abschließen

Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud

4 Stunden zum Abschließen

26 Videos (Gesamt 131 min), 3 Lektüren, 5 Quiz

26 Videos

Class Overview - Who these courses are for1mCourse Overview Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud5mWhat is AI and ML ? What is the difference between AI and ML?58Applications of ML in the Real World1mWhat is ML?3mGame: The importance of good data4mBrief History of ML in Quantitative Finance11mWhy Google?1mWhy Google Cloud Platform?2mWhat are AI Platform Notebooks1mUsing Notebooks1mBenefits of AI Platform Notebooks2mWhat do we want to model? Let's start simple5mDemo: Building a model with BigQuery ML25mHow to use Qwiklabs for your Labs3mLab Intro: Building a Regression Model37Lab Walkthrough: Building a Regression Model9mTrading vs Investing6mThe Quant Universe2mQuant Strategies7mQuant Trading Advantages and Disadvantages4mExchange and Statistical Arbitrage8mIndex Arbitrage2mStatistical Arbitrage Opportunities and Challenges5mIntroduction to Backtesting5mBacktesting Design6m

3 Lektüren

Supervised Learning and Regression10mWelcome to Introduction to Trading, Machine Learning and GCP10mCase Study: Capital Markets in the Cloud10m

4 praktische Übungen

Python Skills Assessment QuizAI and Machine Learning5mGoogle CloudTrading Concepts Review15m

Woche2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Supervised Learning with BigQuery ML

3 Stunden zum Abschließen

6 Videos (Gesamt 29 min), 1 Lektüre, 3 Quiz

Woche3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Time Series and ARIMA Modeling

2 Stunden zum Abschließen

11 Videos (Gesamt 52 min)

11 Videos

What is a time series?7mAR - Auto Regressive7mMA - Moving Average2mThe Complete ARIMA Model4mARIMA compared to linear regression7mHow can you get a variety of models from just a single series?1mHow to choose ARIMA parameters for your trading model4mTime Series Terminology: Auto Correlation4mSensitivity of Trading Strategy4mLab Intro: Forecasting Stock Prices Using ARIMA32Lab Walkthrough: Forecasting Stock Prices using ARIMA7m

1 praktische Übung

Time Series

Woche4

Woche 4

1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Neural Networks and Deep Learning

1 Stunde zum Abschließen

5 Videos (Gesamt 29 min), 1 Lektüre, 2 Quiz

Bewertungen

4.0

206 Bewertungen

5 stars
44,47 %
4 stars
30,07 %
3 stars
14,39 %
2 stars
4,37 %
1 star
6,68 %

Top-Bewertungen von INTRODUCTION TO TRADING, MACHINE LEARNING & GCP

von BA15. März 2020

Very good course us introduction to Trading, ML models for trading, ML, Neural networks concept and approaches, Google cloud platform.

von SV18. Jan. 2022

Good material... Assignment are very helpful. Flow is bit choppy specially for ML parts. It switches from simple to advance topic rather randomly.

von MA25. Dez. 2019

Would be nice to have some extra step at the end of the lad to actually build a trading strategy instead of stopping at the fitting of the model

von RA2. Feb. 2021

Exactly what I was looking for and at the adequate level. I'm a trader and a machine learning developer, and this course helped me in both topics

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Über den Spezialisierung Machine Learning for Trading

This 3-course Specialization from Google Cloud and New York Institute of Finance (NYIF) 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 (ML) and Python. Alternatively, this program can be for Machine Learning professionals who seek to apply their craft to quantitative trading strategies. By the end of the Specialization, you'll understand how to use the capabilities of Google Cloud to develop and deploy serverless, scalable, deep learning, and reinforcement learning models to create trading strategies that can update and train themselves. As a challenge, you're invited to apply the concepts of Reinforcement Learning to use cases in Trading. This program is intended for those who have an understanding of the foundations of Machine Learning at an intermediate level. To successfully complete the exercises within the program, you should have advanced competency in Python programming and familiarity with pertinent libraries for Machine Learning, such as Scikit-Learn, StatsModels, and Pandas; a solid background in ML and statistics (including regression, classification, and basic statistical concepts) and basic knowledge of financial markets (equities, bonds, derivatives, market structure, and hedging). Experience with SQL is recommended.

Häufig gestellte Fragen

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