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코스 개요
트레이딩 및 자산 관리를 위한 AI 환경
- 알고리즘 기반 및 AI 기반 트레이딩의 트렌드
- 양적 금융 워크플로우 개요
- 주요 도구, 플랫폼 및 데이터 소스
Python을 사용한 금융 데이터 처리
- Pandas를 사용한 시계열 데이터 처리
- 데이터 정제, 변환 및 피처 엔지니어링
- 금융 지표와 신호 생성
트레이딩 신호를 위한 지도 학습
- 시장 예측을 위한 회귀 및 분류 모델
- 예측 모델 평가 (예: 정확도, 정밀도, 샤프 비율)
- 사례 연구: ML 기반 신호 생성기 구축
비지도 학습과 시장 상태
- 변동성 상태를 위한 클러스터링
- 패턴 발견을 위한 차원 축소
- 바스켓 트레이딩 및 리스크 그룹핑에서의 응용
AI 기법을 사용한 포트폴리오 최적화
- 마코위츠 프레임워크와 그 한계
- 리스크 패리티, 블랙-리터만, ML 기반 최적화
- 예측 입력을 사용한 동적 리밸런싱
백테스팅 및 전략 평가
- Backtrader 또는 사용자 정의 프레임워크 사용
- 위험 조정 성과 지표
- 과적합 및 전방 편향 회피
실시간 트레이딩에서 AI 모델 배포
- 트레이딩 API 및 실행 플랫폼과의 통합
- 모델 모니터링 및 재학습 주기
- 윤리적, 규제적, 운영적 고려 사항
요약 및 다음 단계
요건
- 기본 통계와 금융 시장에 대한 이해
- Python 프로그래밍 경험
- 시계열 데이터에 대한 익숙함
대상자
- 양적 분석가
- 트레이딩 전문가
- 포트폴리오 매니저
21 시간
회원 평가 (2)
이 과정은 저에게 자동화를 만드는 데 도움이 될 새로운 도구에 대한 인식을 넓혀주었습니다.
Alessandra Parpajola - Advanced Bionics AG
코스 - Machine Learning & AI for Finance Professionals
기계 번역됨
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
코스 - ChatGPT for Finance
기계 번역됨