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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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
在本模块中,您将学习交易基础知识。您还将学习机器学习。机器学习既是一门艺术,需要掌握正确的参数组合,从而建立准确、通用的模型;也是一门科学,需要掌握解决特定类型问题的理论知识。
涵盖的内容
26个视频3篇阅读材料4个作业
在本模块中,您将了解有监督的机器学习和一些常用于交易问题的相关算法。您将获得一些使用 BigQuery 机器学习建立回归模型的实践经验。
涵盖的内容
6个视频1篇阅读材料1个作业
在本模块中,您将学习 ARIMA 模型及其如何应用于时间序列数据。您将获得为金融数据集建立 ARIMA 模型的实践经验。
涵盖的内容
11个视频1个作业
在本模块中,您将了解神经网络及其与深度学习的关系。您还将学习如何使用正则化和交叉验证来衡量模型的泛化程度。此外,您还将了解到谷歌云平台(GCP)。具体来说,您将了解如何利用 GCP 实现交易技术。
涵盖的内容
5个视频1篇阅读材料2个作业1个讨论话题
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
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学生评论
883 条评论
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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 Jul 13, 2021审阅
Even are more basic knowledge of Trading and ML, still with specific data relative Trading and finance, Great!
已于 Nov 20, 2020审阅
I thought this was excellent. Some familiarity with standard SQL is needed to get the most benefit from the materials, and the course is clearly aimed at GCP users.
常见问题
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