Eğitim İçeriği

Algoritma ve Varlık Yönetimi Alanında Yapay Zeka

  • Algoritmik ve yapay zeka tabanlı ticaret trendleri
  • Nicel finans iş akışları genel bakışı
  • Ana araçlar, platformlar ve veri kaynakları

Python'da Finans Verileriyle Çalışma

  • Pandas kullanarak zaman serisi verileri yönetme
  • Veri temizleme, dönüştürme ve özellik mühendisliği
  • Finansal göstergeler ve sinyal oluşturma

Ticaret Sinyalleri için Denetimli Öğrenme

  • Piyasa tahminleri için regresyon ve sınıflandırma modelleri
  • Tahmin modellerini değerlendirme (örneğin, doğruluk, hassasiyet, Sharpe oranı)
  • Vaka çalışması: ML tabanlı sinyal oluşturucu oluşturma

Denetimsiz Öğrenme ve Piyasa Modları

  • Volatility modları için kümeleme
  • Desen keşfi için boyut indirgeme
  • Sep ticareti ve risk gruplaması uygulamaları

Yapay Zeka Teknikleriyle Portföy Optimizasyonu

  • Markowitz çerçevesi ve sınırlamaları
  • Risk eşitliği, Black-Litterman ve ML tabanlı optimizasyon
  • Tahminsel girişlerle dinamik yeniden dengeleme

Geri Test ve Strateji Değerlendirme

  • Backtrader veya özel çerçeveler kullanma
  • Risk ayarlı performans metrikleri
  • Aşırı uyum ve ileri baktan en az etkiyi önlemek

Canlı Ticarette Yapay Zeka Modellerinin Dağıtılması

  • Ticaret API'leri ve yürütme platformlarıyla entegrasyon
  • Model izleme ve yeniden eğitim döngüleri
  • Etik, düzenleyici ve operasyonel konular

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel istatistik ve finans piyasaları hakkında bilgi
  • Python programlama deneyimi
  • Zaman serisi verileriyle çalışma bilgisi

Hedef Kitle

  • Nicel analistler
  • Ticaret profesyonelleri
  • Portföy yöneticileri
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (2)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler