【Udemy中英字幕】Machine Learning for Quant Finance and Algorithmic Trading

量化金融和算法交易的机器学习

掌握用于量化金融的机器学习和 Python，并学习构建和回测算法交易策略。

讲师：Raj Chhabria

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您将学到什么

• 了解机器学习项目的完整生命周期，从数据处理到构建 ML 模型，再到使用 Streamlit 构建的 WebApps 上的部署。
• 您将以简单的术语了解复杂的金融市场概念，如衍生品、资产定价模型、技术分析等，而无需任何术语。
• 本课程涵盖机器学习和深度学习的基本知识，有助于您在财务数据的量化分析中获得优势。
• 学习使用机器学习构建自己的交易策略并使用 Python 对其进行回测。
• 您将学习如何使用 Streamlit 快速为您的量化分析构建自己的 Web 应用程序和仪表板。
• 本课程还有很多 Python、机器学习、深度学习和 Streamlit 方面的实践编码项目。

探索相关主题

要求

• 对 Python 编程语言有基本了解。无需具备金融市场知识。

描述

— 欢迎参加课程 —

本综合课程专为希望在金融领域利用机器学习技术的任何人而设计。课程涵盖 Pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 等重要主题，参与者将获得坚实的数据处理和可视化基础，这对于分析金融数据集至关重要。

该课程深入探讨了衍生品、技术分析和资产定价模型等关键金融概念，为学习者提供了有效应用机器学习的必要背景。参与者将探索各种机器学习方法，包括监督学习和无监督学习、深度学习技术及其在制定交易策略中的应用。

本课程的重点是实践编码项目，让学习者能够实施机器学习算法，用于交易策略和回测。课程结束时，学生将拥有使用 Python 构建预测模型的实践经验。

此外，该课程还介绍了 Streamlit，使参与者能够创建交互式 Web 应用程序和仪表板，以有效地展示他们的定量模型。机器学习与 Web 开发的这种结合使学习者具备了动态展示其发现的技能。

无论您是金融专业人士还是数据爱好者，本课程都可以帮助您利用机器学习在量化金融和算法交易中的力量，为您应对金融市场中的现实挑战做好准备。加入我们，通过高级分析和创新技术改变您对金融的理解！

本课程适合哪些人：

• 某人对 Python 有非常基本的了解，并且想要进入量化金融领域并利用机器学习的力量学习算法交易。