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Programa do Curso
Introdução
- Diferença entre aprendizado estatístico (análise estatística) e aprendizado de máquina
- Adoção de tecnologia e talentos de aprendizado de máquina por empresas financeiras
Compreendendo diferentes tipos de Machine Learning
- Aprendizagem supervisionada versus aprendizagem não supervisionada
- Iteração e avaliação
- Troca de polarização-variância
- Combinando aprendizagem supervisionada e não supervisionada (aprendizagem semissupervisionada)
Compreendendo Machine Learning Languages e conjuntos de ferramentas
- Sistemas e software de código aberto versus proprietários
- Python vs R vs Matlab
- Bibliotecas e estruturas
Compreensão Neural Networks
Compreendendo os conceitos básicos em Finance
- Compreendendo a negociação de ações
- Compreendendo os dados de série temporal
- Compreendendo as análises financeiras
Machine Learning Estudos de caso em Finance
- Geração e teste de sinal
- Engenharia de recursos
- Negociação Algorítmica de Inteligência Artificial
- Previsões comerciais quantitativas
- Robo-Conselheiros para Portfólio Management
- Risco Management e detecção de fraude
- Subscrição de Seguros
Introdução ao R
- Instalando o IDE RStudio
- Carregando pacotes R
- Estruturas de dados
- Vetores
- Fatores
- Listas
- Quadros de dados
- Matrizes e matrizes
Importando dados financeiros para R
- Databases, Data Warehouses e dados de streaming
- Armazenamento e processamento distribuído com Hadoop e Spark
- Importando dados de um Database
- Importando dados de Excel e CSV
Implementando Análise de Regressão com R
- Regressão linear
- Generalizações e Não Linearidade
Avaliando o desempenho de Machine Learning algoritmos
- Validação cruzada e reamostragem
- Bootstrap Agregação (ensacamento)
- Exercício
Desenvolvendo uma estratégia de negociação algorítmica com R
- Configurando seu ambiente de trabalho
- Coletando e examinando dados de estoque
- Implementando uma estratégia de acompanhamento de tendências
Backtesting de sua Machine Learning estratégia de negociação
- Aprendendo as armadilhas do backtesting
- Componentes do seu backtester
- Implementando seu backtester simples
Melhorando sua Machine Learning estratégia de negociação
- KMeans
- k-vizinhos mais próximos (KNN)
- Árvores de Classificação ou Regressão
- Algoritmo genético
- Trabalhando com portfólios multisímbolos
- Usando uma estrutura de risco Management
- Usando backtesting baseado em eventos
Avaliando o desempenho da sua Machine Learning estratégia de negociação
- Usando a proporção de Sharpe
- Calculando um rebaixamento máximo
- Usando a taxa composta de crescimento anual (CAGR)
- Medindo a distribuição de retornos
- Usando métricas de nível comercial
Ampliando as capacidades da sua empresa
- Desenvolvendo modelos na nuvem
- Usando GPUs para acelerar Deep Learning
- Aplicando Deep Learning Neural Networks para Computer Visão, Reconhecimento de Voz e Análise de Texto
Resumo e conclusão
Requisitos
- Programming experiência com qualquer língua
- Familiaridade básica com estatística e álgebra linear
28 horas