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Course Outline
트레이딩 및 자산 Management 분야에서의 AI
- 알고리즘 및 AI 기반 트레이딩 동향
- 정량적 금융 워크플로 개요
- 주요 도구, 플랫폼, 데이터 소스
Python를 이용한 금융 데이터 활용
- Pandas을 이용한 시계열 데이터 처리
- 데이터 클리닝, 변환, 및 특징 공학
- 금융 지표 및 신호 구성
Supervised Learning를 이용한 트레이딩 신호 생성
- 시장 예측을 위한 회귀 및 분류 모델
- 예측 모델 평가 (예: 정확도, 정밀도, 샤프 지수)
- 사례 연구: ML 기반 신호 생성기 구축
Unsupervised Learning 및 시장 환경
- 변동성 환경에 대한 클러스터링
- 패턴 발견을 위한 차원 축소
- 바스켓 트레이딩 및 위험 그룹화에서의 응용
AI 기술을 활용한 포트폴리오 최적화
- 마코위츠 프레임워크 및 그 한계
- 위험 균형, 블랙-리터먼, 및 ML 기반 최적화
- 예측 입력에 의한 동적 재조정
백테스트 및 전략 평가
- Backtrader 또는 사용자 정의 프레임워크 사용
- 위험 조정 성과 지표
- 과적합 및 미래 데이터 사용 방지
라이브 트레이딩에서 AI 모델 배포
- 트레이딩 API 및 실행 플랫폼과 통합
- 모델 모니터링 및 재학습 주기
- 윤리적, 규제적, 운영적 고려사항
요약 및 다음 단계
Requirements
- 기본 통계와 금융시장에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 시간 시리즈 데이터에 대한 친숙함
대상
- 양적 분석가
- 거래 전문가
- 포트폴리오 관리자
21 Hours
회원 평가 (1)
제가 매우 감사한 점은 강사가 모든 내용을 얼마나 잘 설명했는지입니다. Finance이 제 전공 분야는 아니지만, 모든 참가자가 동일한 페이지에 있도록 했으며, 남은 시간을 유지했습니다. 연습은 적절한 간격에 배치되었습니다. Communication는 참가자들과의 소통은 항상 있었습니다. 자료는 너무 많지도, 적지도 않았습니다. 그는 복잡한 주제를 더 잘 설명하여 모든 사람이 이해할 수 있도록 했습니다.
Diana
Course - ChatGPT for Finance
기계 번역됨