Eğitim İçeriği

AI ile Ticaret ve Varlık Management Çevresi

  • Algoritmik ve AI tabanlı ticaret trendleri
  • Kuantitatif finans akışları genel bakışı
  • Temel araçlar, platformlar ve veri kaynakları

Python içinde Finansal Verilerle Çalışmak

  • Zaman serisi verilerini Pandas kullanarak yönetme
  • Veri temizliği, dönüşümü ve özellik mühendisliği
  • Finansal göstergeler ve sinyal oluşturma

Ticaret Sinyalleri için Supervised Learning

  • Piyasa tahmini için regresyon ve sınıflandırma modelleri
  • Tahmin edici model değerlendirmesi (örneğin, doğruluk, hassasiyet, Sharpe oranı)
  • Durum çalışması: bir ML tabanlı sinyal üreteci oluşturma

Unsupervised Learning ve Piyasa Regimleri

  • Sapma regimleri için kümeleme
  • Desen keşfi için boyut azaltma
  • Kütük ticaretinde ve risk gruplama uygulamaları

AI Teknikleri ile Portföy Optimizasyonu

  • Markowitz çerçevesi ve sınırlılıkları
  • Risk parity, Black-Litterman ve ML tabanlı optimizasyon
  • Tahmin edici girdilerle dinamik yeniden dengeleme

Backtesting ve Strateji Değerlendirme

  • Backtrader veya özel çerçeveler kullanmak
  • Risk ayarlı performans ölçütleri
  • Overfitting ve look-ahead bias'ın önlenmesi

Canlı Ticarette AI Modellerinin Yaygına

  • Ticaret API'lerini ve yürütme platformlarını entegrasyonu
  • Model izlemesi ve yeniden eğitim döngüleri
  • Etik, düzenleyici ve operasyonel düşünceler

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • İstatistik temelini ve finansal pazarları anlamak
  • Python programlama deneyimi
  • Zaman serisi veriyle tanışlık

Kitle

  • Kuantitatif analistler
  • İşlem uzmanları
  • Portföy yöneticileri
 21 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler