Descrição
Aprendizado de Máquina Aplicado com R (Caso de Uso de Negociação) - 2020
Domine a Arte das Finanças Quantitativas e Aprendizado de Máquina em R para Estratégias de Negociação
Classificação: 4.0 de 577 avaliações Embarque em uma jornada abrangente pelo mundo das finanças quantitativas e aproveite o poder dos algoritmos de aprendizado de máquina em R para desenvolver estratégias de negociação lucrativas. Este curso imersivo leva você por todo o fluxo de trabalho da negociação quantitativa e financeira, começando pela geração de hipóteses até a preparação de dados, engenharia de recursos e backtesting de vários algoritmos de aprendizado de máquina. É um bootcamp projetado para transformá-lo em um especialista em negociação usando R. O curso se concentra em ensinar as nuances da negociação, fornecendo uma compreensão profunda das diferenças entre negociação discricionária e quantitativa. Você também obterá conhecimento sobre vários instrumentos/produtos de negociação, comumente conhecidos como classes de ativos. Destaques do Curso: - Obtenha insights sobre o fluxo de trabalho da negociação quantitativa e entenda as vantagens e desvantagens da análise de negociação quantitativa. - Aprenda a escrever códigos simples e complexos em R por meio de palestras de revisão. - Utilize o pacote quantmod para acessar e carregar dados de mercado gratuitos de fontes como o Yahoo Finance. - Adquira habilidades para baixar dados futuros do NinjaTrader, carregá-los no R e realizar preparação e visualização de dados. - Explore a web em busca de ideias de negociação e aprenda a gerar hipóteses originais. - Desenvolva uma compreensão sólida de aprendizado de máquina e familiarize-se com diferentes algoritmos para resolver problemas de classificação e regressão. - Acompanhe o código enquanto aprende sobre engenharia de recursos e treinamento e teste de máquinas de vetores de suporte, Naive Bayes e modelos de floresta aleatória. Use esses modelos para prever a próxima direção do preço dos futuros de petróleo bruto e entenda sua aplicabilidade a outros instrumentos/produtos de negociação. - Compare o desempenho do modelo e selecione modelos não correlacionados para seleção de portfólio. Aviso Legal: Este curso destina-se apenas a fins educacionais e não constitui aconselhamento de negociação ou investimento. Todo o conteúdo, materiais de ensino e códigos são compartilhados para fins de aprendizado, sem garantia de precisão ou completude. O desempenho passado não é indicativo de desempenho futuro, e as estratégias de negociação apresentadas são baseadas em backtesting hipotético e histórico. Negociar futuros, forex e opções envolve o risco de perda. Por favor, considere cuidadosamente se a negociação é adequada para sua situação financeira. Apenas arrisque capital que você pode perder e esteja ciente de que o risco de perda pode ser substancial. O Que Você Vai Aprender: - Desenvolver uma estratégia de negociação quantitativa com confiança. - Utilizar técnicas de aprendizado de máquina para negociação em R. - Obter conhecimento sobre vários algoritmos de aprendizado de máquina (Naive Bayes, máquinas de vetores de suporte e floresta aleatória) para desenvolver estratégias de negociação lucrativas. - Escrever códigos simples e poderosos em R para finanças quantitativas. - Entender as diferenças entre os atores de negociação no mercado e aprender sobre estratégias de negociação manual e sistemática. - Prever a direção do preço de qualquer classe de ativos usando scripts e algoritmos personalizados em R. - Aumentar o poder preditivo de modelos de aprendizado de máquina baseados em classificação ajustando hiperparâmetros. - Analisar PnL (Lucro e Perda) e métricas de desempenho de estratégias de negociação.Estimar frete
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