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期間 21 時間 (3 日)
コース概要
トレーディングと資産管理におけるAI
- アルゴリズムおよびAIベースのトレーディングのトレンド
- クオンツ（定量的金融）のワークフロー概要
- 主要なツール、プラットフォーム、データソース
Pythonでの金融データの扱い
- Pandasを使用した時系列データの処理
- データのクリーニング、変換、特徴量エンジニアリング
- 金融指標とシグナル構築
トレーディングシグナルのための教師あり学習
- 市場予測のための回帰モデルと分類モデル
- 予測モデルの評価（例：精度、適合率、シャープレシオ）
- ケーススタディ：MLベースのシグナルジェネレーターの構築
教師なし学習と市場レジーム
- ボラティリティレジームのためのクラスタリング
- パターン発見のための次元削減
- バスケットトレーディングとリスクグループ化への応用
AI技術によるポートフォリオ最適化
- マーコヴィツ理論フレームワークとその限界
- リスクパーリティ、Black-Littermanモデル、MLベースの最適化
- 予測入力を用いた動的リバランス
バックテストと戦略評価
- Backtraderまたはカスタムフレームワークの利用
- リスク調整済みパフォーマンス指標
- オーバーフィッティングと前見バイアスの回避
ライブトレーディングでのAIモデルのデプロイ
- トレーディングAPIおよび実行プラットフォームとの統合
- モデル監視と再学習サイクル
- 倫理、規制、運営面での考慮事項
まとめと次のステップ
要求
- 基本的な統計学と金融市場に関する理解
- Pythonプログラミングの経験
- 時系列データに関する習熟度
対象者
- クアンタティブアナリスト
- トレーディングプロフェッショナル
- ポートフォリオマネージャー
お客様の声 (1)
すでにいくつかのレポートを作成済みです。本日確認したプロンプトの一部を利用する予定です。
Kelly Cotham
コース - Copilot for Finance and Accounting Professionals
機械翻訳
