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Plan du cours
L'IA dans le paysage du trading et de la gestion d'actifs
- Tendances en trading algorithmique et basé sur l'IA
- Aperçu des flux de travail en finance quantitative
- Outils, plateformes et sources de données clés
Travail avec les données financières en Python
- Gestion des données de séries temporelles à l'aide de Pandas
- Nettoyage, transformation et ingénierie des caractéristiques des données
- Indicateurs financiers et construction de signaux
Apprentissage supervisé pour les signaux de trading
- Modèles de régression et de classification pour la prédiction du marché
- Évaluation des modèles prédictifs (par exemple, précision, exactitude, ratio de Sharpe)
- Étude de cas : construction d'un générateur de signaux basé sur l'IA
Apprentissage non supervisé et régimes de marché
- Clustering pour les régimes de volatilité
- Réduction de dimensionnalité pour la découverte de modèles
- Applications dans le trading de panier et la regroupement des risques
Optimisation de portefeuille avec des techniques d'IA
- Cadre de Markowitz et ses limites
- Parité des risques, Black-Litterman et optimisation basée sur l'IA
- Rééquilibrage dynamique avec des entrées prédictives
Backtesting et évaluation de la stratégie
- Utilisation de Backtrader ou de frameworks personnalisés
- Métriques de performance ajustées au risque
- Éviter le surajustement et les biais d'avance
Déploiement de modèles d'IA dans le trading en direct
- Intégration avec les API de trading et les plateformes d'exécution
- Surveillance des modèles et cycles de réentraînement
- Considérations éthiques, réglementaires et opérationnelles
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension des statistiques de base et des marchés financiers
- Une expérience en programmation Python
- Une familiarité avec les données de séries temporelles
Public cible
- Analystes quantitatifs
- Professionnels du trading
- Gestionnaires de portefeuille
21 Heures
Nos clients témoignent (3)
Les formateurs peuvent répondre à toutes les questions et accepter tous les commentaires
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Formation - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traduction automatique
Le contexte / la théorie des LLMs, l'exercice
Joanne Wong - IPG HK Limited
Formation - Applied AI for Financial Statement Analysis & Reporting
Traduction automatique
Applications/exercices possibles
Estelle De la Fouchardiere - Advanced Bionics AG
Formation - Machine Learning & AI for Finance Professionals
Traduction automatique