Текст площадки «Складчик». Упомянутые цены и обещанные результаты могут быть неактуальны; условия покупки проверяйте у продавца.
Data Importation, Modelisation, Algorithmic Trading, Portfolio management, MT5 Live Trading using Python, Bot included.
Читать полное описание
Python for Algorithmic trading: Technical analysis strategy
Data Importation, Modelisation, Algorithmic Trading, Portfolio management, MT5 Live Trading using Python, Bot included.
Последнее обновление: 10/2021
Английский
Английский [авто]
Чему вы научитесь
MT5 Live Trading using Python
Improve your Python skills
Create Algorithmic Trading strategies
Plot financial data
Vectorized Backtesting
Statistics like Sharpe ratio, Sortino ratio, beta
Combine Trading strategies using Portfolio Management Technic
Manage data using Pandas
Data Cleaning using pandas
Python programmation
Compare / Choose trading strategies
Quantify the risk of a strategy
Sortino portfolio Optimization
Minimum Variance Optimization
Mean Variance Skewness Kurtosis Optimization (not famous but one of the most used)
Import finance data from the broker
Import financial data from Yahoo Finance
Put your strategy on a VPS
Требования
Some python knowledge are welcoming but not necessaryProfessional in finance
You already have knowledge in python and you want to monetize and diversify your knowledge?
You already have some trading knowledge and you want to learn about algorithmic trading?
You are simply a curious person who wants to get into this subject?
If you answer at least one of these questions, I welcome you to this course. For beginners in python, don't panic there is a python course (small but condensed) to master this python knowledge.
In this course, you will learn how to program strategies from scratch. Indeed, after a crash course in Python, you will learn how to implement a strategy based on one of the most used technical indicators: the RSI. You will also learn how to combine strategies to optimize your risk/return using the portfolio techniques like Sortino portfolio optimization, min variance optimization, and Mean-Variance skewness kurtosis Optimization.
Once the strategies are created, we will backtest them using python. So that we know better this strategy using statistics like Sortino ratio, drawdown the beta... Then we will put our best algorithm in live trading.
You will learn about tools used by both portfolio managers and professional traders:
Live trading implementation
Import the data
Some reference algorithms
How to do a backtest
The risk of a stock
Python
What is a long and short position
Numpy
Pandas
Matplotlib
Why do you must diversify your investments
Sharpe ratio
Sortino ratio
Alpha coefficient
Beta coefficient
Sortino Portfolio Optimization
Min variance Optimization
Mean-Variance skewness kurtosis Optimization
Why this course and not another?
This is not a programming course nor a trading course. It is a course in which programming is used for trading.
This course is not created by a data scientist but by a degree in mathematics and economics specialized in Machine learning for finance.
You can ask questions or read our quantitative finance articles simply by registering on our free Discord forum
Without forgetting that the course is satisfied or refunded for 30 days. Don't miss an opportunity to improve your knowledge of this fascinating subject.
Для кого этот курс:
Everyone who wants to learn MT5 live trading using python
Students in finance
Professional in finance
Professional in data science
Students in data science
Python для алгоритмической торговли: стратегия технического анализа
Импорт данных, моделирование, алгоритмическая торговля, управление портфелем, торговля в реальном времени MT5 с использованием Python, включая бота.
Добавлено
Рейтинг: 0,0 из 50,0 (0 оценок)
Студентов: 6 595
Последнее обновление: 10/2021
Английский
Английский [авто]
Чему вы научитесь
MT5 Live Trading с использованием Python
Улучшите свои навыки Python
Создавайте алгоритмические торговые стратегии
Постройте финансовые данные
Векторизованное тестирование на истории
Статистика, такая как коэффициент Шарпа, коэффициент Сортино, бета
Комбинируйте торговые стратегии, используя технику управления портфелем
Управляйте данными с помощью Pandas
Очистка данных с помощью pandas
Программирование на Python
Сравнить / Выбрать торговые стратегии
Количественно оценить риск стратегии
Оптимизация портфеля Sortino
Оптимизация минимальной дисперсии
Оптимизация эксцесса асимметрии средней дисперсии (не известная, но одна из наиболее часто используемых)
Импорт финансовых данных от брокера
Импорт финансовых данных из Yahoo Finance
Разместите свою стратегию на VPS
Требования
Некоторые знания Python приветствуются, но не обязательны. Профессиональный специалист в области финансов.
У вас уже есть знания в Python и вы хотите монетизировать и разнообразить свои знания?
У вас уже есть некоторые торговые знания и вы хотите узнать об алгоритмической торговле?
Вы просто любопытный человек, который хочет вникнуть в эту тему?
Если вы ответите хотя бы на один из этих вопросов, я приветствую вас на этом курсе. Для новичков в Python , не паникуйте, есть курс Python (небольшой, но сжатый), чтобы овладеть этими знаниями Python.
В этом курсе вы научитесь программировать стратегии с нуля . Действительно, после ускоренного курса по Python вы узнаете, как реализовать стратегию, основанную на одном из наиболее часто используемых технических индикаторов: RSI . Вы также узнаете, как комбинировать стратегии для оптимизации соотношения риск / доход, используя методы портфеля, такие как оптимизация портфеля Сортино, оптимизация минимальной дисперсии и оптимизация эксцесса среднего отклонения.
Как только стратегии будут созданы, мы протестируем их на истории с помощью python. Так что мы знаем лучше эту стратегию , используя статистические данные , как Коэф , просадка в бета ... Тогда мы поставим наш лучший алгоритм в реальной торговле .
Вы узнаете об инструментах, используемых как портфельными менеджерами, так и профессиональными трейдерами:
Реализация живой торговли
Импортировать данные
Некоторые эталонные алгоритмы
Как сделать бэктест
Python
Что такое длинная и короткая позиция
Numpy
Панды
Матплотлиб
Почему вы должны диверсифицировать свои вложения
Коэффициент Шарпа
Коэффициент Сортино
Альфа-коэффициент
Бета коэффициент
Оптимизация портфеля Sortino
Оптимизация минимальной дисперсии
Оптимизация эксцесса асимметрии среднего отклонения
Почему именно этот курс, а не другой?
Это не курс программирования и не курс торговли. Это курс, в котором программирование используется для торговли.
Этот курс создан не специалистом по данным, а специалистом по математике и экономике, специализирующимся на машинном обучении для финансов.
Вы можете задавать вопросы или читать наши статьи о количественных финансах, просто зарегистрировавшись на нашем бесплатном форуме Discord.
Не забывая, что курс устраивает или возвращается за 30 дней. Не упустите возможность улучшить свои знания по этому увлекательному предмету.
Для кого этот курс:
Всем, кто хочет научиться торговать в реальном времени на MT5 с использованием Python
Студенты в области финансов
Профессионал в финансах
Профессионал в области науки о данных
Студенты в области науки о данных