Stosowane uczenie maszynowe do handlu akcjami i kryptowalutami w Pythonie

Nawigacja na rynkach finansowych wymaga czegoś więcej niż tylko tradycyjnej analizy technicznej. Wymaga ona wglądu w dane. Nowoczesni inwestorzy wykorzystują uczenie maszynowe do odkrywania ukrytych wzorców, grupowania aktywów i automatyzacji decyzji inwestycyjnych. W tym kursie tekstowym dowiesz się, jak stosować algorytmy uczenia maszynowego do historycznych danych giełdowych, kryptowalut i forex.Zdobędziesz umiejętności budowania modeli predykcyjnych, grupowania podobnych aktywów dla strategii neutralnych dla rynku i oceny systemów handlowych z rygorem statystycznym przy użyciu czystego, nowoczesnego kodu Pythona. Czego się nauczysz: - Zrozum podstawowe struktury danych finansowych i przygotuj zestawy danych przy użyciu nowoczesnych konwencji Pandas. - Zastosuj techniki uczenia się bez nadzoru, takie jak klastrowanie K-Means i analiza głównych składników (PCA), aby zgrupować zasoby i zmniejszyć wymiar danych. - Twórz modele klasyfikacji predykcyjnej i regresji za pomocą algorytmów uczenia się pod nadzorem, takich jak XGBoost. - Wdrażaj podstawowe modele głębokiego uczenia się, w tym architektury powtarzające się, używając PyTorch do sekwencyjnych danych rynkowych. - Ocenić wydajność modelu obiektywnie za pomocą wskaźników, takich jak precyzja, przypomnienie i F1-score, aby ocenić swoją przewagę handlową. - Poznaj koncepcje uczenia się wzmacniania, projektując prostych agentów, którzy uczą się samodzielnie podejmować decyzje handlowe. Kurs prowadzi krok po kroku od przygotowania surowych danych finansowych do budowania i testowania modeli uczenia maszynowego.Będziesz postępować poprzez czytanie szczegółowych wyjaśnień, analizowanie przykładów kodu strukturalnego i wykonywanie pisemnych ćwiczeń implementacyjnych. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących w handlu algorytmicznym i uczeniu maszynowym; nie jest wymagane wcześniejsze doświadczenie w finansach ilościowych.Zaczynamy od podstawowych definicji, podstawowych pojęć finansowych i podstaw programowania Pythona, zanim przejdziemy do praktycznego budowania modelu. Zacznij czytać już dziś, aby wypełnić lukę między nauką o danych finansowych a praktyczną analizą rynku.