Après avoir suivi ces cours, je me sens confiant dans la création de visualisations et de tableaux de bord professionnels.
Shoebur RahmanSpécialiste des marchés publics, Giz Bangladesh
Description du cours
Comment prédire les cours boursiers avec machine learning
Le machine learning a un très grand nombre d’applications dans le secteur financier et est couramment utilisé pour prédire la valeur des actions et maintenir un portefeuille d’actions solide. Ce cours vous apprendra à utiliser Python pour calculer des indicateurs techniques à partir de données historiques boursières et créer des variables explicatives et des cibles.Développez vos connaissances des modèles de ML
Les meilleures prévisions boursières commencent par une bonne préparation des données. Vous apprendrez à préparer vos données financières pour les algorithmes de ML et à les intégrer dans différents modèles, notamment des modèles linéaires, des modèles xgboost et des modèles de réseaux neuronaux.Le deuxième chapitre passe à l’utilisation d’arbres de décision Python pour prédire les valeurs futures de votre action, ainsi que de méthodes de machine learning basées sur les forêts pour améliorer vos prédictions.
La seconde moitié de ce cours expliquera comment mettre vos données à l’échelle pour les utiliser dans KNN et les réseaux neuronaux, avant d’utiliser ces outils pour prédire la valeur future de votre action. Vous apprendrez à tracer les pertes, mesurer les performances et visualiser vos résultats de prédiction.
Utilisez le ratio de Sharpe pour construire votre portefeuille idéal
Le machine learning peut également vous aider à trouver le portefeuille d’actions optimal. Vous apprendrez à utiliser la théorie moderne du portefeuille (MPT) et le ratio de Sharpe dans le cadre de votre processus pour prédire les meilleurs portefeuilles. Une fois que vous aurez terminé ce cours, vous comprendrez également comment évaluer la performance de votre portefeuille prédit par machine learning.Vous utiliserez une variété de jeux de données réels provenant du NASDAQ et leur appliquerez des théories et des techniques robustes afin de pouvoir créer vos propres prévisions et optimiser en fonction de votre appétence au risque et de votre budget. "
Prérequis
Programme de formation
Plan du cours
1
Préparation des données et modèle linéaire
Dans ce chapitre, nous verrons comment le Machine Learning peut être utilisé en finance. Nous explorerons aussi des données boursières et les préparerons pour des algorithmes de Machine Learning. Enfin, nous ajusterons notre premier modèle de Machine Learning — un modèle linéaire — afin de prédire les évolutions futures du prix des actions.
- Machine Learning pour la finance50 XP
- Explorer les données avec un peu d'EDA100 XP
- Corrélations100 XP
- Transformations des données, variables explicatives et cibles50 XP
- Créer des variables de moyenne mobile et d'RSI100 XP
- Créer des variables explicatives et des cibles100 XP
- Vérifier les corrélations100 XP
- Modélisation linéaire50 XP
- Créer les variables d'entraînement et de test100 XP
- Ajuster un modèle linéaire100 XP
- Évaluer nos résultats100 XP
2
Méthodes d'arbres en Machine Learning
Apprenez à utiliser des modèles de Machine Learning basés sur les arbres pour prédire les valeurs futures du prix d'une action, ainsi qu'à utiliser des méthodes de type forêts pour la régression et la sélection de variables.
3
Réseaux de neurones et KNN
Nous apprendrons à normaliser et mettre à l'échelle les données pour les méthodes KNN et les réseaux de neurones. Nous verrons ensuite comment utiliser la régression KNN et la régression par réseaux de neurones pour prédire les valeurs futures du prix d'une action (ou pour tout autre problème de régression).
4
Machine Learning et théorie moderne du portefeuille
Dans ce chapitre, vous apprendrez à utiliser la théorie moderne du portefeuille (MPT) et le ratio de Sharpe pour tracer et trouver des portefeuilles d'actions optimaux. Vous utiliserez aussi le Machine Learning pour prédire les meilleurs portefeuilles. Enfin, vous évaluerez les performances des portefeuilles prédits par ML.
Machine Learning pour la finance en Python
Cours
terminé
