«Алгоритмическая торговля от А до Я с Python, машинным обучением и AWS [udemy]» [Alexander Hagmann]

Алгоритмическая торговля от А до Я с Python, машинным обучением и AWS [udemy] [Alexander Hagmann]​ Algorithmic Trading A-Z with Python, Machine Learning & AWS Build your own truly Data-driven Day Trading Bot | Learn how to create, test, implement & automate unique Strategies. Чему вы научитесь Создавайте автоматизированных торговых ботов с помощью Python и Amazon Web Services (AWS) Создавайте мощные и уникальные торговые стратегии на основе технических индикаторов и машинного/глубокого обучения. Тщательное тестирование стратегий: бэк-тестирование, форвардное тестирование и живое тестирование с бумажными деньгами. Полностью автоматизируйте и планируйте свои сделки на виртуальном сервере в облаке AWS. Действительно торговля и инвестирование, основанные на данных. Кодирование на Python и объектно-ориентированное программирование (ООП) так, как это понимают все. Программирование с помощью Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn, Keras и Tensorflow. Понимание дневной торговли в Аризоне: спред, пипсы, маржа, кредитное плечо, цена спроса и предложения, типы ордеров, графики и многое другое. Дневная торговля с брокерами OANDA, Interactive Brokers (IBKR) и FXCM. Потоковая передача высокочастотных данных в реальном времени. Понимайте, анализируйте, контролируйте и ограничивайте торговые затраты. Используйте мощные API-интерфейсы брокера и подключайтесь к Python. Этот курс включает в себя наши новые упражнения по написанию кода, позволяющие практиковать навыки во время обучения. Требования Никаких предварительных знаний Python не требуется. Этот курс представляет собой ускоренный курс Python. Никаких предварительных знаний в области финансов/трейдинга не требуется. В этом курсе объясняются основы. Настольный компьютер (Windows, Mac или Linux), на котором можно хранить и запускать Anaconda. Курс поможет вам установить необходимое бесплатное программное обеспечение. Подключение к Интернету с возможностью потоковой передачи HD-видео. Некоторые математические навыки на уровне средней школы были бы полезны (не обязательно, но помогают) Материалы курса: 37 разделов • 509 лекций • Общая продолжительность 43 ч 25 мин Начиная +++ ЧАСТЬ 1: Внутридневная торговля, онлайн-брокеры и API +++ Дневная торговля с OANDA AZ: глубокий анализ Дневная торговля FOREX с FXCM Установка ноутбуков Python и Jupyter Экскурс: Как избежать и устранить ошибки кодирования (не пропускайте!) Торговля через API с помощью Python и онлайн-брокеров – введение Заключение и перспективы +++ ЧАСТЬ 2: Pandas для анализа финансовых данных и введение в ООП +++ Введение в данные временных рядов в Pandas Анализ финансовых данных с помощью Python и Pandas — (глубокое) введение Расширенные темы Объектно-ориентированное программирование (ООП): создание класса финансового анализа +++ ЧАСТЬ 3: Определение и тестирование торговых стратегий +++ Определение и тестирование стратегий SMA Определение и бэктестирование простых стратегий импульса/противоположности Определение и тестирование стратегий возврата к среднему значению (Боллинджер) Торговые стратегии на основе машинного обучения — регрессия Торговые стратегии на основе машинного обучения — Классификация Продвинутые методы бэктестинга +++ ЧАСТЬ 4: Внедрение и автоматизация стратегий в режиме реального времени +++ Внедрение и автоматизация с помощью OANDA (ОБНОВЛЕНО!) Внедрение и автоматизация с IBKR Внедрение и автоматизация с FXCM Облачное развертывание (AWS) | Планирование торговых сессий | Полная автоматизация +++ ЧАСТЬ 5: Советы и рекомендации экспертов, практические примеры и многое другое +++ Торговые часы, спреды и степень детализации — контролируйте и ограничивайте торговые затраты! Работа с двумя или многими стратегиями (комбинация) Стратегия на основе машинного обучения AZ (DNN) Обработка ошибок: как сделать вашего торгового бота более стабильным и надежным Добавление стоп-лосса и тейк-профита в торгового бота +++ ПРИЛОЖЕНИЕ: Ускоренный курс Python +++ Приложение 1. Основы Python (и финансов) Приложение 2. Пользовательские функции (требуются для ООП) Приложение 3: Numpy, Pandas, Matplotlib и Seaborn Crash Course Что дальше? (перспективы и дополнительные ресурсы) Бонусная лекция Добро пожаловать на самый полный курс по алгоритмическому трейдингу. Это первый курс по торговле, 100% управляемый данными! *** Май 2023 г.: курс полностью обновлен и теперь включает дополнительного брокера: Interactive Brokers (IBKR)*** Знаете ли вы, что 75% розничных трейдеров теряют деньги при внутридневной торговле? (некоторые источники говорят >95%) Для меня как специалиста по данным и опытного финансового специалиста это не является сюрпризом. Дэй-трейдеры обычно не знают/не соблюдают пять фундаментальных правил (дневной) торговли. Этот курс описывает их все подробно! 1. Знать и понимать бизнес внутридневной торговли. Не начинайте торговать, если вы не знакомы с такими терминами, как спред Bid-Ask, пипсы, кредитное плечо, маржинальные требования, стоимость половины спреда и т. д. 2. Используйте мощные и уникальные торговые стратегии. Вам необходимо иметь торговую стратегию. Интуиция или чутье не являются успешной стратегией в долгосрочной перспективе (по крайней мере, в 99,9% всех случаев). Полагаться на простые Технические Правила тоже не получится, потому что их используют все. Вы узнаете, как разрабатывать более сложные и уникальные торговые стратегии с помощью Python. Мы объединим простые и более сложные технические индикаторы, а также создадим стратегии на основе машинного и глубокого обучения. Курс охватывает все необходимые навыки кодирования (Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, scikit-learn, Keras, Tensorflow) с нуля в очень практичной форме. 3. Протестируйте свои стратегии, прежде чем вкладывать реальные деньги (бэк-тестирование/форвардное тестирование). Ваша торговая стратегия прибыльна? Вам следует тщательно протестировать свою стратегию, прежде чем «запустить ее в эксплуатацию». Этот курс является наиболее полным и строгим курсом по бэк-тестированию/форвардному тестированию, который вы можете найти. Вы узнаете, как применять методы векторизованного бэктестинга, методы итеративного бэктестинга (управляемого событиями), живого тестирования с игровыми деньгами и многого другого. Я объясню разницу между бэктестированием и форвардным тестированием и покажу вам, что и когда использовать. Методы и основы бэктестинга, рассмотренные в курсе, могут быть применены и к долгосрочным инвестиционным стратегиям! 4. Учитывайте торговые издержки – все дело в торговых издержках! «Торговля с нулевой комиссией? Отлично!» ... Что ж, существует еще спред Bid-Ask-Spread, и даже если 2 пункта кажутся очень низкими, это не так! Курс демонстрирует, что найти прибыльные торговые стратегии без учета торговых затрат очень просто. Гораздо сложнее найти прибыльные стратегии после торговых затрат! Узнайте, как включить торговые затраты в свою стратегию и в бэк-тестирование/форвардное тестирование стратегии. И самое главное: узнайте, как можно контролировать и сокращать торговые издержки . 5. Автоматизируйте свои сделки Ручная торговля подвержена ошибкам, отнимает много времени и оставляет место для эмоционального принятия решений. В этом курсе вы узнаете, как реализовать и автоматизировать ваши торговые стратегии с помощью Python, мощных брокерских API и веб-сервисов Amazon (AWS). Создайте своего собственного торгового бота и полностью автоматизируйте/планируйте свои торговые сессии в облаке AWS! Наконец ... это больше, чем просто курс по автоматизированной дневной торговле: Описанные методы и основы могут быть применены и к долгосрочному инвестированию . это углубленный курс Python, который выходит за рамки того, что вы обычно можете увидеть в других курсах. Создавайте программное обеспечение с помощью Python и запускайте его в режиме реального времени на виртуальном сервере (AWS)! мы будем снабжать алгоритмы машинного обучения и глубокого обучения данными в реальном времени и предпринимать действия на основе ML/DL в режиме реального времени! Для кого этот курс: (День) Трейдеры и инвесторы, желающие повысить профессионализм и автоматизировать свой бизнес. (День) Трейдеры и инвесторы устали полагаться на простые стратегии, случай и надежду. Профессионалы в области финансов и инвестиций, которые хотят заняться финансами, управляемыми данными и искусственным интеллектом. Ученые, работающие с данными, и специалисты по машинному обучению. Преподаватель: Александр Хагманн Специалист по данным | Финансовый профессионал | Предприниматель Язык курса: Английский