Über diesen Kurs

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Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
  • Basic competency in Python, familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library. 
  • Familiarity with statistics, financial markets, ML
Ca. 19 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Design basic quantitative trading strategies

  • Use Keras and Tensorflow to build machine learning models

  • Build a pair trading strategy prediction model and back test it.

  • Build a momentum-based trading model and back test it.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Algorithmic TradingPython ProgrammingMachine Learning
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Stufe „Mittel“
  • Basic competency in Python, familiarity with the Scikit Learn, Statsmodels and Pandas library. 
  • Familiarity with statistics, financial markets, ML
Ca. 19 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

Placeholder

New York Institute of Finance

Placeholder

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

1 Stunde zum Abschließen

Introduction to Quantitative Trading and TensorFlow

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 23 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
4 Videos
Basic Trading Strategy Entries and Exits Endogenous Exogenous7m
Basic Trading Strategy Building a Trading Model2m
Advanced Concepts in Trading Strategies6m
1 Lektüre
Welcome to Using Machine Learning in Trading and Finance10m
1 praktische Übung
Understand Quantitative Strategies
4 Stunden zum Abschließen

Introduction to TensorFlow

4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 50 min)
11 Videos
Introduction to TensorFlow6m
TensorFlow API Hierarchy4m
Components of tensorflow Tensors and Variables8m
Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs3m
Lab Intro Writing low-level TensorFlow programs43
Working in-memory and with files3m
Training on Large Datasets with tf.data API4m
Getting the data ready for model training6m
Embeddings8m
Lab Intro Manipulating data with TensorFlow Dataset API34
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Training neural networks with Tensorflow 2 and Keras

3 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 53 min)
12 Videos
Activation functions8m
Activation functions: Pitfalls to avoid in Backpropagation 5m
Neural Networks with Keras Sequential API7m
Serving models in the cloud3m
Lab Intro : Keras Sequential API21
Neural Networks with Keras Functional API9m
Regularization: The Basics4m
Regularization: L1, L2, and Early Stopping5m
Regularization: Dropout5m
Lab Intro: Keras Functional API38
Recap57
Woche
3

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Build a Momentum-based Trading System

6 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 68 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
12 Videos
Introduction to Hurst8m
Building a Momentum Trading Model7m
Define the Problem9m
Collect the Data2m
Creating Features3m
Split the Data3m
Selecting a Machine Learning Algorithm3m
Backtest on Unseen Data1m
Understanding the Code: Simple ML Strategies to Generate Trading Signal9m
Lab Intro: Momentum Trading43
Momentum Trading Lab Solution7m
1 Lektüre
Hurst Exponent and Trading Signals Derived from Market Time Series10m
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Build a Pair Trading Strategy Prediction Model

5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 74 min)
11 Videos
Picking Pairs4m
Picking Pairs with Clustering8m
How to implement a Pair Trading Strategy9m
Evaluate Results of a Pair Trade6m
Backtesting and Avoiding Overfitting6m
Next Steps: Imrovements to your Pair Strategy5m
Lab Intro: Pairs Trading30
Lab Solution: Pairs Trading7m
Kalman Filter Introduction11m
Kalman Filter Trading Applications6m
1 praktische Übung
Pairs Trading Strategy concepts

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Häufig gestellte Fragen

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