Алгоритмический трейдинг от А до Я, с помощью Python и машинного обучения

Bot

Администратор
Команда форума
23 Янв 2020
201,202
3,138
113
Описание (перевод), весь курс на английском
Добро пожаловать на самый полный курс алгоритмической торговли. Это первый курс трейдинга, основанный на 100% данных!

В этом строгом, но практичном курсе мы ничего не оставим на волю случая, надежды, неопределенности или фокус-покуса!

Знаете ли вы, что 75% розничных трейдеров теряют деньги из-за дневной торговли? (по некоторым источникам> 95%)

Для меня как специалиста по данным и опытного специалиста по финансам это не удивительно. Дневные трейдеры обычно не знают и не следуют пяти фундаментальным правилам (дневной) торговли. В этом курсе они все подробно описаны!

1. Знать и понимать бизнес дневной торговли

Не начинайте торговлю, если вы не знакомы с такими терминами, как спред между покупателем и предложением, пипсы, кредитное плечо, маржинальные требования, затраты на половину спреда и т. д.

Часть 1 этого курса посвящена дневной торговле от А до Я с брокерами Oanda и FXCM. Он подробно объясняет механику, условия и правила дневной торговли (включая Forex, акции, индексы, товары, корзины и многое другое).

2. Используйте мощные и уникальные торговые стратегии.

У вас должна быть торговая стратегия. Интуиция или чутье не являются успешной стратегией в долгосрочной перспективе (по крайней мере, в 99,9% всех случаев). Полагаться на простые Технические правила тоже не сработает, потому что все их используют.

Вы узнаете, как разрабатывать более сложные и уникальные торговые стратегии с помощью Python. Мы объединим простые и более сложные технические индикаторы, а также создадим стратегии на основе машинного обучения. Курс охватывает все необходимые навыки программирования (Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn) с нуля в очень практической манере.

3. Проверьте свои стратегии, прежде чем вкладывать реальные деньги (бэктестинг / форвардное тестирование)

Ваша торговая стратегия прибыльна? Вы должны тщательно протестировать свою стратегию перед тем, как «выйти на реал».

Этот курс является наиболее полным и наиболее строгим курсом по бэктестированию / форвардному тестированию, который вы можете найти.

Вы узнаете, как применять методы векторизованного бэктестинга, методы итеративного бэктестинга (событийного), живое тестирование на игровые деньги и многое другое. И я объясню разницу между бэктестингом и форвард-тестированием и покажу вам, что и когда использовать. Методы и основы тестирования на истории, описанные в курсе, также могут быть применены к долгосрочным инвестиционным стратегиям!

4. Учитывайте торговые издержки - все дело в торговых издержках!

«Торговля с нулевой комиссией? Отлично!» ... Что ж, все еще существует спрэд Bid-Ask-Spread, и даже если 2 пункта кажутся очень низкими, это не так!

Курс демонстрирует, что найти прибыльные торговые стратегии до торговых затрат очень просто. Гораздо сложнее найти прибыльные стратегии после торговых затрат! Узнайте, как включить торговые издержки в свою стратегию и в бэктестинг / форвардное тестирование стратегии. И самое главное: узнайте, как можно контролировать и сокращать торговые издержки.

5. Автоматизируйте свои сделки

Ручная торговля подвержена ошибкам, требует много времени и оставляет место для принятия эмоциональных решений.

В этом курсе рассказывается, как реализовать и автоматизировать свои торговые стратегии с помощью Python и мощных API-интерфейсов брокера. Создайте своего собственного торгового бота!

Наконец ... это больше, чем просто курс по автоматической дневной торговле:

Охватываемые методы и схемы могут быть применены также к долгосрочному инвестированию.

Это углубленный курс Python, который выходит за рамки того, что вы обычно можете увидеть в других курсах. Создавайте программное обеспечение с помощью Python и запускайте его в режиме реального времени!

Мы будем кормить алгоритмы машинного обучения данными в реальном времени и выполнять действия на основе машинного обучения в реальном времени!

www.udemy.com/course/algorithmic-trading-with-python-and-machine-learning/