介紹
統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)（統(tǒng)計(jì)分析）和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別
金融公司采用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及招募相關(guān)人才
了解不同類型的機(jī)器學(xué)習(xí)
有監(jiān)督學(xué)習(xí) vs 無監(jiān)督學(xué)習(xí)
迭代和評(píng)估
偏差方差權(quán)衡
結(jié)合有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)（半監(jiān)督學(xué)習(xí)）
了解機(jī)器學(xué)習(xí)語言和工具集
開源 vs 專有系統(tǒng)和軟件
Python vs R vs Matlab
庫和框架
了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
了解金融基本概念
了解股票交易
了解時(shí)間序列數(shù)據(jù)
了解金融分析
金融領(lǐng)域機(jī)器學(xué)習(xí)案例研究
信號(hào)生成和測(cè)試
特征工程
人工智能算法交易
數(shù)量貿(mào)易預(yù)測(cè)
針對(duì)資產(chǎn)組合管理的機(jī)器人顧問
風(fēng)險(xiǎn)管理和欺詐檢測(cè)
保險(xiǎn)承保
實(shí)踐：用于機(jī)器學(xué)習(xí)的Python
設(shè)置Workspace
獲取Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫和包
使用Pandas
使用Scikit-Learn
將金融數(shù)據(jù)導(dǎo)入Python
使用Pandas
使用Quandl
與Excel集成
用Python處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)
探索你的數(shù)據(jù)
可視化你的數(shù)據(jù)
用Python實(shí)現(xiàn)常見的金融分析
收益
移動(dòng)窗口
波動(dòng)性計(jì)算
普通最小二乘回歸（OLS）
用Python監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)算法交易策略
了解動(dòng)量交易策略
了解逆轉(zhuǎn)交易策略
實(shí)施你的簡(jiǎn)單的移動(dòng)平均線（SMA）交易策略
回溯測(cè)試（Backtesting）你的機(jī)器學(xué)習(xí)交易策略
學(xué)習(xí)回測(cè)的陷阱
你的回測(cè)器（Backtester）組件
使用Python回測(cè)工具
實(shí)現(xiàn)你的簡(jiǎn)單回測(cè)器
改進(jìn)你的機(jī)器學(xué)習(xí)交易策略
KMeans
K最近鄰（KNN）算法
分類或回歸樹
遺傳算法
使用多符號(hào)投資組合
使用風(fēng)險(xiǎn)管理框架
使用事件驅(qū)動(dòng)的回測(cè)
評(píng)估你的機(jī)器學(xué)習(xí)交易策略的表現(xiàn)
使用夏普比率（Sharpe Ratio）
計(jì)算最大跌幅
使用復(fù)合年增長率（CAGR）
衡量收益的分配
使用貿(mào)易水平指標(biāo)
總結(jié)
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