О чём курс

Автоматизируйте принятие торговых решений, используя алгоритмы машинного обучения для анализа исторических данных. В ходе обучения вы пройдете полный цикл создания количественной торговой системы: от сбора данных и настройки базы MySQL до написания прогнозных моделей на Python. Курс сфокусирован на прикладном применении библиотек Pandas, Scikit-Learn и XGBoost для оценки эффективности стратегий и минимизации рисков.

Программа обучения

  • You, This Course and Us
  • Developing Trading Strategies in Excel
    • Are markets efficient or inefficient?
    • Momentum Investing
    • Mean Reversion
    • Evaluating Trading Strategies - Risk And Return
    • Evaluating Trading Strategies - The Sharpe Ratio
    • The 2 Step process - Modeling and Backtesting
    • Developing a Trading Strategy in Excel
  • Setting up your Development Environment
    • Installing Anaconda for Python
    • Installing Pycharm - a Python IDE
    • MySQL Introduced and Installed
    • MySQL Server Configuration and MySQL Workbench
    • MySQL Installation
    • Path and other Environment Variables
  • Setting up a Price Database
    • Programmatically Downloading Historical Price Data
    • CodeAlong (Downloading data from Yahoo Finance, NSE)
    • Unzip and process downloaded files
    • Bulk loading into MySQL
    • Data Preparation
    • Adjusting for Corporate Actions
    • Inserting Index prices into MySQL
    • Constructing a Calendar Features table in MySQL
  • Decision Trees, Ensemble Learning and Random Forests
    • Decision Trees basics
    • Decision Tree Learning
    • Information Gain
Складчина создана 23 августа 2017 г. · описание обновлено 26 марта 2026 г.
82 ₽ 600 ₽