在本课程中,您将学习交易的基础知识,包括趋势、收益、止损和波动的概念。您将学习如何识别基本量化交易策略的利润来源和结构。本课程将帮助您衡量模型对其学习的概括程度,解释回归和预测之间的差异,并确定创建开发和实施回溯测试器所需的步骤。课程结束时,您将能够使用 Google Cloud Platform 在 Jupyter Notebooks 中构建基本的机器学习模型。
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您将学到什么
了解交易的基本原理,包括趋势、收益、止损和波动的概念。
定义量化交易和量化交易策略的主要类型。
了解交易所套利、统计套利和指数套利的基本步骤。
了解机器学习在金融应用案例中的应用。
您将获得的技能
- Google Cloud Platform
- Supervised Learning
- Finance
- Applied Machine Learning
- Technical Analysis
- Artificial Neural Networks
- Securities Trading
- Financial Trading
- Machine Learning Methods
- Financial Forecasting
- Machine Learning Algorithms
- Deep Learning
- Cloud Platforms
- Time Series Analysis and Forecasting
- Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Predictive Modeling
- Machine Learning
- Statistical Machine Learning
- Model Evaluation
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8 项作业
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积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有4个模块
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已于 Jun 2, 2020审阅
Good introduction to quant theory and ML, labs could be a lot better though, they lack proper explanations and don't cover some of the basics necessary to complete them.
已于 May 1, 2020审阅
This is a very good course because it tuned my already forecasting knowledge to look more into machine learning
已于 Dec 25, 2019审阅
Would be nice to have some extra step at the end of the lad to actually build a trading strategy instead of stopping at the fitting of the model






