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Struttura del corso
L'AI nel panorama del Trading e della Gestione degli Asset
- Tendenze nel trading algoritmico e basato su AI
- Panoramica sui flussi di lavoro nella finanza quantitativa
- Principali strumenti, piattaforme e fonti di dati
Lavorare con i Dati Finanziari in Python
- Gestione dei dati di serie temporali utilizzando Pandas
- Pulizia, trasformazione e feature engineering dei dati
- Indicatori finanziari e costruzione di segnali
Apprendimento Supervisato per i Segnali di Trading
- Modelli di regressione e classificazione per la previsione di mercato
- Valutazione dei modelli predittivi (es. accuratezza, precisione, rapporto di Sharpe)
- Studio di caso: costruzione di un generatore di segnali basato su ML
Apprendimento Non Supervisato e Regimi di Mercato
- Clustering per i regimi di volatilità
- Riduzione della dimensionalità per la scoperta di pattern
- Applicazioni nel basket trading e nel raggruppamento del rischio
Ottimizzazione del Portafoglio con Tecniche di AI
- Framework di Markowitz e suoi limiti
- Risk parity, Black-Litterman e ottimizzazione basata su ML
- Ribilanciamento dinamico con input predittivi
Backtesting e Valutazione delle Strategie
- Utilizzo di Backtrader o framework personalizzati
- Metriche di performance ajustate per il rischio
- Prevenzione dell'overfitting e della look-ahead bias
Implementazione di Modelli di AI nel Trading Live
- Integrazione con API di trading e piattaforme di esecuzione
- Monitoraggio dei modelli e cicli di ri-addestramento
- Considerazioni etiche, normative e operative
Riepilogo e Prossimi Passi
Requisiti
- Conoscenza di base della statistica e dei mercati finanziari
- Esperienza nella programmazione con Python
- Familiarità con i dati di serie temporali
Target di Riferimento
- Analisti quantitativi
- Professionisti del trading
- Portafoglio Manager
21 ore
Recensioni (1)
ho già alcune relazioni che conosco e utilizzerò alcuni dei prompt che ho esaminato oggi
Kelly Cotham
Corso - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Traduzione automatica
