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Python

강의

Python으로 배우는 금융 분야 Machine Learning

중급기술 수준
업데이트됨 2024. 8.
선형 모델, 의사결정나무, 랜덤 포레스트, 신경망으로 주가 데이터를 모델링하고 예측하는 방법을 학습합니다.
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PythonMachine Learning4시간15 동영상59 연습 문제5,150 XP32,722성취 증명서

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강의 설명

시계열 데이터는 우리 주변에 늘 존재합니다. 예를 들어 날씨, 소비자이자 사회 구성원으로서의 인간 행동 패턴, 그리고 금융 데이터가 그렇죠. 이 강의에서는 과거 주가 데이터로부터 기술적 지표를 계산하고, 그 데이터에서 특징과 타깃을 만드는 방법을 배웁니다. 또한 선형 모델, xgboost 모델, 신경망 모델에 맞게 특징을 준비하는 방법을 이해하게 됩니다. 이후 선형 모델, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 신경망을 사용해 미국 시장의 주가를 예측해 봅니다. 아울러 다양한 모델의 성능을 평가하고 최적화하여, 매매 전략이 수익을 낼 수 있을 만큼 충분한 정확도의 예측을 만드는 방법도 학습합니다.

선수 조건

Supervised Learning with scikit-learn
1

Preparing data and a linear model

In this chapter, we will learn how machine learning can be used in finance. We will also explore some stock data, and prepare it for machine learning algorithms. Finally, we will fit our first machine learning model -- a linear model, in order to predict future price changes of stocks.
챕터 시작
2

Machine learning tree methods

3

Neural networks and KNN

4

Machine learning with modern portfolio theory

Python으로 배우는 금융 분야 Machine Learning
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