Bize Ulaşın

Eğitim İçeriği

Ticaret ve Varlık Yönetimi Alanında Yapay Zeka

  • Algoritmik ve yapay zeka tabanlı ticarette trendler
  • Kuantitatif finans iş akışlarının genel görünümü
  • Önemli araçlar, platformlar ve veri kaynakları

Python ile Finansal Verilerle Çalışma

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

Ticaret Sinyalleri İçin Denetimli Öğrenme

  • Piyasa tahmini için regresyon ve sınıflandırma modelleri
  • Tahmin modellerinin değerlendirilmesi (ör. doğruluk, hassasiyet, Sharpe oranı)
  • Vaka çalışması: Makine öğrenmesi tabanlı bir sinyal üreteci oluşturma

Denetimsiz Öğrenme ve Piyasa Rejimleri

  • Volatilite rejimleri için kümeleme
  • Desen keşfi için boyut indirgeme
  • Sepet ticaretinde ve risk gruplamasında uygulamalar

Yapay Zeka Teknikleriyle Portföy Optimizasyonu

  • Markowitz çerçevesi ve sınırlamaları
  • Risk paritesi, Black-Litterman ve makine öğrenmesi tabanlı optimizasyon
  • Tahmine dayalı girdilerle dinamik yeniden dengeleme

Geriye Dönük Test ve Strateji Değerlendirmesi

  • Backtrader veya özel çerçevelerin kullanımı
  • Risk düzeltilmiş performans metrikleri
  • Aşırı sığma ve ileriye bakış yanlılığından kaçınma

Canlı Ticarette Yapay Zeka Modellerinin Devreye Alınması

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

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Temel istatistik ve finansal piyasalar hakkında bilgi
  • Python programlama dilinde deneyim
  • Zaman serisi verileriyle aşinalık

Hedef Kitle

  • Kuantitif analistler
  • Ticaret profesyonelleri
  • Portföy yöneticileri
 21 Saatler

Katılımcı Sayısı


Katılımcı başına fiyat

Danışanlarımızın Yorumları (1)

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler