前提：

  • 统计学习（统计分析）和机器学习之间的区别
  • 金融公司采用机器学习技术及招募相关人才

了解不同类型的机器学习

  • 有监督学习 vs 无监督学习
  • 迭代和评估
  • 偏差方差权衡
  • 结合有监督学习和无监督学习（半监督学习）

了解机器学习语言和工具集

  • 开源 vs 专有系统和软件
  • Python vs R vs Matlab
  • 库和框架

了解神经网络

了解金融基本概念

  • 了解股票交易
  • 了解时间序列数据
  • 了解金融分析

金融领域机器学习案例研究

  • 信号生成和测试
  • 特征工程
  • 人工智能算法交易
  • 数量贸易预测
  • 针对资产组合管理的机器人顾问
  • 风险管理和欺诈检测
  • 保险承保

实践：用于机器学习的Python

  • 设置Workspace
  • 获取Python机器学习库和包
  • 使用Pandas
  • 使用Scikit-Learn

将金融数据导入Python

  • 使用Pandas
  • 使用Quandl
  • 与Excel集成

用Python处理时间序列数据

  • 探索你的数据
  • 可视化你的数据

用Python实现常见的金融分析

  • 收益
  • 移动窗口
  • 波动性计算
  • 普通最小二乘回归（OLS）

用Python监督机器学习开发算法交易策略

  • 了解动量交易策略
  • 了解逆转交易策略
  • 实施你的简单的移动平均线（SMA）交易策略

回溯测试（Backtesting）你的机器学习交易策略

  • 学习回测的陷阱
  • 你的回测器（Backtester）组件
  • 使用Python回测工具
  • 实现你的简单回测器

改进你的机器学习交易策略

  • KMeans
  • K最近邻（KNN）算法
  • 分类或回归树
  • 遗传算法
  • 使用多符号投资组合
  • 使用风险管理框架
  • 使用事件驱动的回测

评估你的机器学习交易策略的表现

  • 使用夏普比率（Sharpe Ratio）
  • 计算最大跌幅
  • 使用复合年增长率（CAGR）
  • 衡量收益的分配
  • 使用贸易水平指标
  • 总结

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