Python, Excel, AWS, React, GCP を用いた機械学習による定量的取引入門

金融市場とデータサイエンスの間のギャップを埋めることは、明確な出発点なしでは圧倒されることがあります。このコースでは、定量的取引、機械学習、クラウドデプロイの基本的な概念を学びます。 基本的な市場力学の理解から、予測モデルの設計と評価へと移行します。構造化された書面による説明と実践的なコード例を研究することで、堅牢なバックテスト環境を構築し、取引戦略を自動化するためにクラウドリソースを活用する方法を学びます。 学習内容: - ボラティリティ、リターン、トレンド、リスク管理を含むコア取引の概念を理解する。 - 市場の動きを予測し、収益性の高いパターンを特定するために機械学習モデルを構築する。 - 金融市場データを取得、処理、保存するために GCP 上でクラウドパイプラインを構成する。 - データセットをクリーニングし、予測機能をエンジニアリングするために最新のデータライブラリを適用する。 - モデルの一般化とパフォーマンスを評価するためにバックテストワークフローを設計および実装する。 - クラウドネイティブサービスと基本的な MLOps 原則を使用して自動取引ワークフローをデプロイする。 旅は、データ準備と予測モデリングに進む前に、必須の取引用語と金融理論から始まります。次に、クラウドインフラストラクチャを使用してこれらのモデルをスケーリングする方法を検討し、体系的なバックテストフレームワークの作成で締めくくります。 このコースは、定量的取引を探求したい金融、データサイエンス、またはソフトウェア開発の初心者向けに設計されています。取引アルゴリズムやクラウドプラットフォームの経験は必要ありません。 今日から読み始めて、最初のクラウドベースのアルゴリズム取引モデルを構築しましょう。