Plan du cours

L'IA dans le paysage des Transactions et des Actifs Management

  • Tendances de la négociation algorithmique et basée sur l’IA
  • Aperçu des workflows en finance quantitative
  • Outils, plateformes et sources de données clés

Travailler avec les Données Financières dans Python

  • Gestion des séries temporelles grâce à Pandas
  • Nettoyage, transformation et ingénierie de données
  • Indicateurs financiers et construction de signaux

Supervised Learning pour les Signaux de Négociation

  • Modèles de régression et de classification pour la prédiction du marché
  • Évaluation des modèles prédictifs (par exemple, précision, rapport de Sharpe)
  • Cas d'étude : création d'un générateur de signaux basé sur l'IA

Unsupervised Learning et Régimes du Marché

  • Classification pour les régimes de volatilité
  • Réduction de la dimensionnalité pour la découverte des motifs
  • Applications dans le trading en panier et le regroupement des risques

Optimisation du Portefeuille avec des Techniques d'IA

  • Cadre de Markowitz et ses limites
  • Répartition du risque, Black-Litterman et optimisation basée sur l'IA
  • Rebalancement dynamique avec des entrées prédictives

Benchtesting et Évaluation de la Stratégie

  • Utilisation de Backtrader ou de cadres personnalisés
  • Métriques de performance ajustées au risque
  • Avoiding overfitting and look-ahead bias (ce texte ne peut pas être traduit sans perdre le sens)

Déploiement des Modèles d'IA dans la Négociation en Direct

  • Intégration avec les API de négociation et les plateformes d'exécution
  • Suivi du modèle et cycles de réentraînement
  • Considérations éthiques, réglementaires et opérationnelles

Récapitulatif et Étapes Suivantes

Pré requis

  • Une compréhension des statistiques de base et des marchés financiers
  • Expérience avec Python programmation
  • Familiarité avec les données en série temporelle

Public cible

  • Analystes quantitatifs
  • Professionnels du trading
  • Gestionnaires de portefeuille
 21 Heures

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