Neural Networks in Trading
О чём курс
Освойте прогнозирование финансовых рынков с помощью нейронных сетей и глубокого обучения под руководством эксперта по количественной торговле. Курс сфокусирован на практическом применении искусственного интеллекта для поиска торговых возможностей и создания автоматизированных стратегий на языке Python.
В программе разбираются основы обучения нейросетей, включая прямое и обратное распространение ошибки, а также продвинутые архитектуры, такие как рекуррентные сети (RNN) и модели долгосрочной кратковременной памяти (LSTM) с использованием библиотеки Keras. Обучение включает работу с сырыми рыночными данными, настройку моделей и их тестирование для оптимизации предсказательных стратегий.
Программа обучения
- Section 1: Neural Networks basics (обратное и прямое распространение)
- Применение моделей LSTM в Keras
- Прогнозирование финансовых рынков с использованием Deep Learning
- Создание и автоматизация торговых стратегий
- Дополнительные материалы для углубленного чтения
Другие материалы автора 1
ЭП Эрнест П. Чан Все материалыОтзывов пока нет. Будьте первым!
Это не розничная цена — это ваш взнос в складчину. Мы собираем группу участников и делим между ними стоимость официального доступа: каждый платит только свою долю, а получает весь материал. Чем больше участников, тем меньше взнос. После того как сумма собрана, мы оформляем официальный доступ и раздаём материалы всем, кто участвовал.
Нажмите кнопку «Получить доступ» на этой странице и следуйте инструкциям. Вас переведёт на форму оплаты — доступны все современные способы (карта, СБП, электронные кошельки). После оплаты на почту придёт письмо с доступом: материалы выдаются в разделе «Мои складчины» на нашем основном сайте skladchik.org. Учтите: в России skladchik.org открывается только через ускоритель интернета (VPN) — настроить его можно за пару минут по инструкции на skladchik-kak-voiti.online.
Да, конечно. Все материалы — видео, PDF, дополнительные файлы — можно скачать к себе на компьютер и пользоваться ими сколько угодно, без ограничений по времени. Ссылки остаются активными в вашей библиотеке «Мои складчины».