Moderator
Модератор
- Регистрация
- 17.07.2019
- Сообщения
- 67 872
- Реакции
- 198 826
- Онлайн
- 13дн 4ч 1м 9с
Автор:
Udemy
Название:
Алгоритмические торговые стратегии на Python. Algorithmic Trading Strategies In Python (2024)
Описание:
Algorithmic Trading Strategies In Python
Master Algorithmic Trading: Unlock Profitable Strategies And Backtesting Using Python
Чему вы научитесь:
Понять основные существенные компоненты торговой стратегии
Разработайте целевую торговую систему
Внедрить и протестировать торговую систему на Python
Кодируйте алгоритмические торговые стратегии на Python
Протестируйте и оцените автоматизированную торговую систему
Материалы курса
10 разделов • 66 лекций • Общая продолжительность 6 ч 45 мин
Введение в курс
Введение в алгоритмическую торговлю
Торговые концепции
Поиск финансовых данных и исследовательский анализ
Анализ технических индикаторов
Тестирование технических индикаторов
Построение алгоритмических торговых систем
Тестирование торговых стратегий
Пример прибыльной стратегии Python, шаг за шагом
Живой торговый бот: собираем все вместе
Требования
Знакомство с основами Python, Pandas и Numpy, базовое понимание объектно-ориентированного программирования на Python.
Знакомство с торговлей и простые стратегии
Добро пожаловать на исчерпывающий курс по Алгоритмическим Торговым Стратегиям на Python! Присоединяйтесь ко мне, Зиаду, опытному алгоритмическому трейдеру с более чем десятилетним опытом, и я проведу вас через захватывающий мир алгоритмической торговли.
На этом курсе мы погрузимся в основы алгоритмической торговли, освоим основные концепции, торговые настроения и плюсы и минусы алгоритмической торговли. Получите глубокое понимание торговой терминологии, исследуйте техническую и фундаментальную торговлю, и овладейте базовыми торговыми стратегиями, которые формируют основу алгоритмической торговли.
Откройте для себя различные виды алгоритмических торговых стратегий, включая Mean Reversion, Momentum Trading и Statistical Arbitrage. Научитесь извлекать и анализировать рыночные данные с помощью Python, исследуя таймфреймы, тиковые данные и используя API для извлечения данных. Погрузитесь в реализацию технического анализа с помощью библиотек Python, таких как TA-Lib и Pandas_TA, для эффективного анализа технических индикаторов.
Исследуйте продвинутые темы в области статистического анализа и моделирования, включая Анализ Временных Рядов, Статистический Арбитраж и Факторные Модели. Разрабатывайте и оптимизируйте свои торговые стратегии, понимая основные компоненты, критически важные для успеха. Протестируйте свои стратегии, оценив производительность и обеспечив надежные результаты.
Наконец, овладейте выполнением сделок с помощью Python, плавно переходя от бэктестинга к реальной торговле. Этот курс разработан, чтобы быть прямолинейным, сосредоточенным на численных торговых системах на Python. Хотя некоторые базовые знания Python предполагаются, если вам нужно укрепить свои навыки, я предлагаю отдельные курсы по основам Python, объектно-ориентированному программированию и углубленному обучению Numpy и Pandas.
Будь вы опытный разработчик или новичок в кодировании, этот курс дает ценные идеи, практические знания и четкую дорожную карту для овладения алгоритмической торговлей на Python. Сделайте следующий шаг в своем торговом путешествии и зарегистрируйтесь сейчас!
Ключевые темы:
- Основы алгоритмической торговли
- Торговый настрой и эмоции
- Техническая и фундаментальная торговля
- Стратегии Mean Reversion, Momentum, Statistical Arbitrage
- Извлечение данных и исследовательский анализ на Python
- Технические индикаторы с TA-Lib и Pandas_TA
- Статистический анализ и моделирование
- Разработка и оптимизация стратегий
- Бэктестинг для оценки производительности
- Исполнение и реальная торговля с Python
Для кого этот курс:
- Трейдеры, начинающие и средние Python-разработчики
- Энтузиасты, желающие исследовать область финансового программирования и алгоритмической торговли
Преподаватель: Д-р Зиад Фрэнсис. кандидат наук, специалист по данным
Язык курса: Английский
Подробнее:
Скрытый контент для авторизованных пользователей.
Ссылки и информация для скачивания:
