0/5, Голосов: 0
Доступно

Python for Algorithmic trading: Technical analysis strategy [Udemy] [Lucas Inglese]

Тема в разделе "Курсы по программированию", создана пользователем Топикстартер, 14 окт 2021.

Метки:
Цена: 1290р.
Взнос: 156р.
98%

Основной список: 27 участников

Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.
  1. Топикстартер

    Топикстартер ЧКЧлен клуба

    Snapshot_21-10-14_06-58-20.png
    Python for Algorithmic trading: Technical analysis strategy

    Data Importation, Modelisation, Algorithmic Trading, Portfolio management, MT5 Live Trading using Python, Bot included.

    Авторы: Lucas Inglese, Florent Fischer
    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

    Описание
    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
      Авторы: Lucas Inglese, Florent Fischer
      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.

      Описание
      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

      • Риск акции

      • 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
      www.udemy.com/course/python-for-algorithmic-trading-technical-indicators/#instructor-1
     
  2. Последние события

    1. skladchik.com

      Складчина доступна.

      21 окт 2021 в 13:15
    2. skladchik.com

      Взнос в складчине составляет 78р.

      21 окт 2021 в 12:23
    3. skladchik.com

      Складчина активна.

      21 окт 2021 в 12:23
    4. busy593

      busy593 участвует в складчине.

      20 окт 2021

    Последние важные события

    1. skladchik.com

      Складчина доступна.

      21 окт 2021 в 13:15
    2. skladchik.com

      Взнос в складчине составляет 78р.

      21 окт 2021 в 12:23
    3. skladchik.com

      Складчина активна.

      21 окт 2021 в 12:23
    4. skladchik.com

      Сбор взносов начинается 21.10.2021.

      19 окт 2021
  3. pikylbkaNomer

    pikylbkaNomer ЧКЧлен клуба

    Курсы по веб-разработке! :cool:
    «Присоединяйтесь и сбивайте цену!»

    На курсе [HTML Academy] JavaScript. Профессиональная разработка веб-интерфейсов [21 сентября — 21 ноября 2021] вы изучите основы JavaScript, научитесь алгоритмическому мышлению и разберётесь, как оживлять статичные страницы.​


    Прокачайте свои навыки вёрстки на курсе [HTML Academy] HTML и CSS. Адаптивная вёрстка и автоматизация [19 июля - 19 сентября 2021] Вы научитесь создавать разметку по БЭМ, писать CSS-код на препроцессорах, делаеть адаптивную сетку, работать с адаптивной и ретиновой графикой и подготовите автоматизацию сборки проекта для публикации. Материал на руках!

    [HTML Academy] Онлайн‑курс «Анимация для фронтендеров» [2021] Освойте навык создания анимации в браузере любой сложности. Благодаря грамотному использованию анимаций вы сможете повысить качество UX и привлекательность сайтов,
    которые вы разрабатываете.​
     
  4. Организатор

    Организатор ОргОрганизатор

Статус обсуждения:
Комментирование ограничено.

Поделиться этой страницей