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Plan du cours

L'IA dans le paysage du trading et de la gestion d'actifs

  • Tendances dans le 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 en séries temporelles à l'aide de Pandas.
  • Nettoyage des données, transformation et ingénierie des caractéristiques.
  • Indicateurs financiers et construction de signaux.

Apprentissage supervisé pour les signaux de trading

  • Modèles de régression et de classification pour la prédiction des marchés.
  • Évaluation des modèles prédictifs (p. ex. exactitude, précision, ratio de Sharpe).
  • Étude de cas : construction d'un générateur de signaux basé sur l'IA.

Apprentissage non supervisé et régimes de marché

  • Regroupement pour les régimes de volatilité.
  • Réduction de la dimensionnalité pour la découverte de motifs.
  • Applications dans le trading de paniers et le groupement des risques.

Optimisation du portefeuille avec des techniques d'IA

  • Cadre de Markowitz et ses limites.
  • Parité de risque, Black-Litterman et optimisation basée sur l'IA.
  • Rééquilibrage dynamique avec des entrées prédictives.

Retest et évaluation des stratégies

  • Utilisation de Backtrader ou de frameworks personnalisés.
  • Métriques de performance ajustées au risque.
  • Éviter le surapprentissage et le biais de regard en arrière.

Déploiement des modèles d'IA dans le trading en direct

  • Intégration avec les API de trading et les plateformes d'exécution.
  • Suivi des modèles et cycles de réentraînement.
  • Considérations éthiques, réglementaires et opérationnelles.

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension des statistiques de base et des marchés financiers.
  • Expérience en programmation Python.
  • Familiarité avec les données en séries temporelles.

Public cible

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

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