Construire un système de trading entièrement automatisé et mettre en œuvre des stratégies de trading quantitatives à l’aide de Python
Trading algorithmique et analyse quantitative
Créé par Mayank Rasu
Ce que vous allez apprendre
Exigences
Expertise de niveau intermédiaire en python – Trading algorithmique et analyse quantitative
connaissance des mathématiques et des statistiques au niveau secondaire
Compréhension de base du trading sur actions / forex
Créez un robot de trading entièrement automatisé avec un budget restreint. Apprenez l’analyse quantitative des données financières à l’aide de python. Automatisez des étapes telles que l’extraction de données, la réalisation d’analyses techniques et fondamentales, la génération de signaux, le backtesting, l’intégration d’API, etc. Vous apprendrez à coder et à tester en arrière les stratégies de trading en utilisant python. Le cours donnera également une introduction aux bibliothèques Python pertinentes nécessaires pour effectuer une analyse quantitative. L’USP de ce cours se penche sur le trading API et familiarise les étudiants avec la façon d’automatiser entièrement leurs stratégies de trading – Trading algorithmique et analyse quantitative
Vous pouvez vous attendre à acquérir les compétences suivantes grâce à ce cours
- Extraction gratuite de données quotidiennes et intrajournalières à l’aide d’API et de web-scraping
- Travailler avec des données JSON
- Incorporer des indicateurs techniques à l’aide de python
- Effectuer une analyse quantitative approfondie des données fondamentales
- Investissement de valeur utilisant des méthodes quantitatives
- Visualisation des données de séries chronologiques
- Mesurer la performance de vos stratégies de trading
- Incorporer et backtester vos stratégies en utilisant python
- Intégration API de votre script de trading
- API FXCM et OANDA
- Analyse des sentiments
À qui s’adresse ce cours:
- les traders cherchant à automatiser des stratégies et à construire des stations de trading automatisées, les data scientists cherchant à travailler avec des données financières, toute personne intéressée par l’analyse quantitative
Taille: 12,37 Go
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