Quantitativo Negociação Online Curso

Estamos oferecendo o curso on-line Cryptocurrency Trading com Python conduzido em tempo real através do Adobe Connect. Este curso é conduzido por Nick Kirk, um especialista em algoritmos cripto trading e um desenvolvedor quantitativo, e é moderado pelo Dr. Ernest Chan. Os participantes receberão código-fonte e dados do Python para backtesting. Gemini Exchanges Sandbox ambiente será usado, que oferece funcionalidade de troca completa usando fundos de teste, para testar API conectividade ea execução de estratégias. Número máximo de participantes: 30. Total de horas: 6. Taxa: 499. Datas e horários: 11 e 18 de março. Sábados. 10: 00-13: 00 hora de Nova York. Inscrição: Email ernestepchan, ou clique no botão abaixo. O plano do curso pode ser baixado aqui. Sobre Nick Kirk Nick é um algoritmo algorítmico cripto comerciante e desenvolvedor quantitativo. Ele tem mais de 10 anos de experiência no desenvolvimento, automatização e integração de sistemas de negociação para bancos de investimento e empresas de gestão de activos. Antes de trabalhar em Finanças, trabalhou na IBM Labs e Siemens Research. Ele já ensinou algoritmo cripto negociação no Instituto CQF a grande aclamação. Elogios para esta oficina Nick é um defensor muito apaixonado das criptocorrências. Fiquei muito satisfeito por ter participado de uma de suas oficinas de negociação criptocorrente no passado. Seu entusiasmo franco, juntamente com seu conhecimento em profundidade sobre o resultado do campo em uma experiência muito positiva e valor acrescentado na negociação cryptocurrency com implementação hands-on real. Em combinação com Ernie Chan, o guru da negociação de algo, a mistura vai ser 8216explosive8217 Cant wait8221 8211 Konstantinos Moutsioulis Analista de Portfólio, Banco Holandês de Desenvolvimento, Área de Haia 8220I fiquei muito impressionado com workshops anteriores do Ernies e gostei de discutir idéias de negociação de criptocorrência Com Nick em muitas ocasiões. Estou ansioso para a sua parceria única na próxima Workshop Bitcoin8221. 8211 Stephen Hope Ex-Chefe de Estratégias de Negociação Quantitativa de Renda Fixa, BNP Paribas Vou estar a leccionar um workshop on-line sobre Técnicas de Inteligência Artificial para Comerciantes em Maio. Esta é uma oficina de 6 horas que introduz o uso de técnicas de inteligência artificial para a identificação de variáveis ​​preditivas úteis e regras de negociação para a previsão de retornos. A ênfase será colocada nas técnicas para evitar o viés de dados e nos modelos de seleção de ações. Serão fornecidas licenças de teste gratuitas para Matlab Statistics e Machine Learning e Neural Network Toolboxes, bem como conjuntos de dados de amostra para backtesting. (Os tutoriais de programação MATLAB pré-gravados estão incluídos.) Número máximo de participantes: 14. Total de horas: 6. Taxa: 899. Datas e horários: 13 e 20 de maio. Sábados, das 10: 00h às 13: 00h, horário de Nova York. Inscrição: Email ernestepchan, ou clique no botão abaixo. O plano do curso pode ser baixado aqui. O Backtesting de curso on-line já está disponível. Isso consiste em sessões gravadas do Adobe Connect. O foco está em descobrir e evitar várias armadilhas durante o processo de backtesting que podem degradar a previsão de desempenho. Exercícios ilustrativos são extraídos de uma estratégia de futuros e uma estratégia de negociação de carteira de ações usando MATLAB. As licenças de teste MATLAB gratuitas serão organizadas para exercícios extensivos em sala de aula. Nenhum conhecimento prévio de MATLAB é necessário, mas alguma experiência com programação é necessária. O requisito de matemática é estatísticas básicas de nível universitário. Total de horas: 7 horas de sessão gravada. Taxa: 499. Inscrição: Email ernestepchan, ou clique no botão abaixo. O plano do curso pode ser baixado aqui. Ernie também oferece workshops em pessoa em Londres. Esses workshops podem se qualificar para créditos de educação continuada do Instituto CFA. Louvor pelas nossas oficinas: 8220 Um excelente curso por um grande professor. Ernie explicou e aplicou claramente as diferentes áreas da Inteligência Artificial, forneceu informações inestimáveis ​​sobre seus méritos relativos e deu-me a confiança para implementá-las em minha própria negociação.8221 8211 Dr. Nikhil Shenai (Ph. D. Imperial College, BA, Cambridge University), Fundador da EK Technologies (Quantitative Trading amp Desenvolvimento) 82208230thank você novamente para o curso Momentum Estratégias esta semana. Foi muito benéfico. Eu encontrei suas explicações dos conceitos muito claros e os exemplos bem desenvolvidos. Eu gosto da abordagem rigorosa que você toma para a avaliação de estratégia.8221 8211 Andrew B. 8220 Ernie8217s workshop oferece insights particularmente útil na implementação de estratégias de negociação rentável e that8217s além de seu conteúdo books8217. E ele é um dos mais pacientes e dando instrutores que eu já conheci 8220 8211 K. W. Fung, CQF, Fundador do Quants Investment 8220 Estas oficinas me forneceram familiaridade e confiança suficientes para enfrentar as últimas pesquisas. Apenas o segmento em ordens de varredura de intermarket no curso MFT valia o preço de admissão para todos os três workshops que eu fui. 8220 8211 Cedric Yau 8220 O Dr. Chan 8230 é um fenomenal instrutor8230 8221 8211 Avaliação do aluno anônimoPython for Algorithmic Trading Um curso de treinamento on-line em profundidade Este é um curso de treinamento on-line detalhado sobre o Python para Algorithmic Trading que coloca você na posição de automaticamente CFDs (sobre moedas, índices ou commodities), ações, opções e criptocorrências. Atualmente, o material do curso é de 400 páginas em formato PDF e compreende 3.000 linhas de código Python. Reserve o curso hoje com base no nosso negócio especial de 189 EUR (em vez de 299 EUR) mdash ou leia para saber mais. Nenhum reembolso possível, uma vez que você obter acesso total ao material eletrônico completo do curso (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Ele vem sem garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável. O que outros dizem Grandes coisas Eu só comprei. Todas as coisas que alguém teria passado horas e horas de pesquisa na web e em livros, eles são agora combinados em uma fonte. Obrigado ldquoPrometheusrdquo para entregar ldquofirerdquo à humanidade Mantenha o bom trabalho E-mail da Holanda, janeiro de 2017 Uma simbiose perfeita Encontrar o algoritmo certo para o comércio de forma automática e com êxito nos mercados financeiros é o santo graal em finanças. Não muito tempo atrás, a Algorithmic Trading só estava disponível para jogadores institucionais com bolsos profundos e muitos activos sob gestão. Desenvolvimentos recentes nas áreas de código aberto, dados abertos, computação em nuvem e armazenamento, bem como plataformas de negociação on-line nivelaram o campo de jogo para as pequenas instituições e comerciantes individuais mdash tornando possível para começar nesta disciplina fascinante sendo equipado com um notebook moderno E apenas uma ligação à Internet. Hoje em dia, Python e seu eco-sistema de pacotes poderosos é a plataforma de tecnologia de escolha para negociação algorítmica. Entre outros, Python permite que você faça análises de dados eficientes (com, por exemplo, pandas), para aplicar a aprendizagem de máquina à previsão do mercado de ações (com, por exemplo, scikit-learn) ou até mesmo usar a tecnologia de aprendizado profundo do Google8217. Tópicos do curso Este é um curso intensivo e on-line sobre o Python (versão 3.5) para Algorithmic Trading. Tal curso, na intersecção de dois campos vastos e excitantes, dificilmente pode abranger todos os tópicos de relevância. No entanto, ele pode abranger uma série de importantes meta tópicos em profundidade: dados financeiros. Os dados financeiros estão no centro de cada projeto de negociação algorítmica Python e pacotes como NumPy e pandas fazer um grande trabalho na manipulação e trabalho com dados financeiros estruturados de qualquer tipo (back-end de fim de dia, intraday, alta freqüência). Sem negociação algorítmica automatizada, sem um teste rigoroso da estratégia de negociação a ser implantado o curso abrange, entre outros, estratégias de negociação baseia em médias móveis simples, impulso, reversão de média e maquinagem aprendizagem baseado em dados de previsão em tempo real. Negociação algorítmica exige lidar com dados em tempo real, algoritmos on-line com base nele e visualização em tempo real o curso introduz a programação de soquete com ZeroMQ e visualização de fluxo contínuo com Plotly plataformas on-line. Não negociação sem uma plataforma de negociação o curso abrange três populares plataformas de negociação eletrônica: Oanda (CFD trading), Interactive Brokers (negociação de ações e opções) e Gemini (criptocurrency trading) também fornece convenientes classes wrapper em Python para se levantar e correr em poucos minutos automação. A beleza, bem como alguns grandes desafios no resultado negociação algorítmica da automação da operação de negociação do curso mostra como implantar Python na nuvem e como configurar um ambiente apropriado para o comércio automatizado e algorítmico Uma lista incompleta do técnico e financeiro Os tópicos incluem: benefícios de Python, Python e negociação algorítmica, estratégias de negociação, implantação Python, gerenciamento de ambiente de pacote, containerização Docker, instâncias de nuvem, dados financeiros, APIs de dados, wrappers API, dados abertos, dados intraday, NumPy, pandas, vectorization, vectorized Backtesting, visualização, alfa, medidas de risco de desempenho, previsão do mercado de ações, regressão OLS linear, aprendizado de máquina para classificação, aprendizado profundo para previsão de mercado, programação orientada a objetos (OOP), backtesting baseado em eventos, Visualização em tempo real, plataformas de negociação on-line (para CFDs, ações, opções, cryptocurrencies), APIs RESTful para hist Dados orais, APIs de streaming para dados em tempo real, algoritmos on-line para estratégias de negociação, negociação automatizada, implantação na nuvem, monitoramento em tempo real mdash e muitos mais. Tome uma olhada no índice (atual) da versão em PDF do material do curso on-line. Unicidade e Benefícios O curso oferece uma experiência única de aprendizagem com os seguintes recursos e benefícios. Cobertura de tópicos relevantes. É o único curso que abrange tal amplitude e profundidade no que diz respeito a tópicos relevantes em Python para Algorithmic trading auto-contido base de código. O curso é acompanhado por um repositório Git na Plataforma Quant que contém todos os códigos de forma auto-contida, executável (3.000 linhas de código a partir de 01 de fevereiro de 2017) como PDF. Além da versão on-line do curso, há também uma versão de livro como PDF (400 páginas a partir de 01. Fevereiro 2017) onlinevideo formação (opcional). O Python Quants oferece uma classe de treinamento em vídeo e on-line (não incluída) baseada neste manual que fornece uma experiência de aprendizagem interativa (por exemplo, para ver o código executado ao vivo, para fazer perguntas individuais), bem como um olhar sobre tópicos adicionais ou tópicos de Um ângulo diferente de negociação real como o objetivo. A cobertura de três diferentes plataformas de negociação on-line coloca o aluno na posição de começar tanto papel e viver trading de forma eficiente este curso equipa o aluno com conhecimento relevante, prático e valioso do-it-yourself abordagem auto-paced. Uma vez que o material e os códigos são auto-suficientes e apenas depender de pacotes padrão Python, o aluno tem pleno conhecimento e controle total sobre o que está acontecendo, como usar os exemplos de código, como mudá-los, etc não há necessidade Para confiar em plataformas de terceiros, por exemplo, para fazer o backtesting ou para se conectar às plataformas de negociação você pode fazer tudo isso por conta própria com este curso mdash em um ritmo que é mais conveniente mdash e você tem cada única linha de código Para fazê-lo suporte disponível e-mail do fórum. Embora você é suposto ser capaz de fazê-lo sozinho, estamos lá para ajudá-lo você pode postar perguntas e comentários em nosso fórum ou enviá-los por e-mail que pretendemos voltar dentro de 24 horas Resumo vídeo Abaixo um pequeno vídeo ( Cerca de 4 minutos) dando-lhe uma visão técnica do material do curso (conteúdos e códigos Python) em nossa Plataforma de Quant e Treinamento. Sobre o autor do curso O Dr. Yves J. Hilpisch é fundador e sócio-gerente do The Python Quants. Um grupo focado no uso de tecnologias de código aberto para a ciência de dados financeiros, negociação algorítmica e finanças computacionais. Ele é o autor dos livros Yves palestras sobre financiamento computacional no Programa CQF. Na ciência dos dados em htw saar Universidade de Ciências Aplicadas e é o diretor para o programa de treinamento on-line levando ao primeiro Python para o Certificado de Universidade de Finanças (concedido por htw saar). Yves escreveu a biblioteca de análise financeira DX Analytics e organiza meetups e conferências sobre Python para finanças quantitativas em Frankfurt, Londres e Nova York. Ele também deu palestras em conferências de tecnologia nos Estados Unidos, Europa e Ásia. Repositório Git Todos os códigos Python e Notebooks Jupyter são fornecidos como um repositório Git na Plataforma Quant para facilitar a atualização e também o uso local. Certifique-se de ter uma instalação completa científica Python 3.5 pronto. Encomende o curso Atualmente, oferecemos-lhe um acordo especial ao se inscrever hoje. Basta pagar em vez do preço normal de 299 EUR. O material ainda está em desenvolvimento. Com sua inscrição hoje, você também garante o acesso a futuras atualizações. Isso deve ajudá-lo um pouco em fazer esta decisão potencialmente mudança de carreira. Nunca foi tão fácil dominar Python para negociação algorítmica. Basta colocar o seu pedido através do PayPal para o qual você também pode usar seu cartão de crédito. Nenhum reembolso possível, uma vez que você obter acesso total ao material eletrônico completo do curso (HTML, Jupyter Notebooks, códigos Python, etc). Observe também que o material do curso é protegido por direitos autorais e não pode ser compartilhado ou distribuído. Ele vem sem garantias ou representações, na medida permitida pela lei aplicável. Obter Keep in Touch Escreva-nos em trainingtpq. io se você tiver mais perguntas ou comentários. Inscreva-se abaixo para ficar informado. XanEdu fornece conteúdo personalizado, tecnologia e serviços para líderes em negócios e educação. As necessidades de aprendizagem acadêmicas e profissionais estão mudando mais rápido do que nunca. Desde 1999, a XanEdu tem ajudado milhares de parceiros a se adaptarem e prosperarem, fornecendo a combinação certa de tecnologia, conteúdo e serviços profissionais qualificados para apoiar seus objetivos de levar a aprendizagem à frente. Da nossa plataforma baseada em SAAS para implementação rápida de conteúdos móveis, de serviços editoriais e editoriais especializados para educadores, de acessibilidade e de soluções de engajamento para livrarias, a XanEdu fornece soluções simples que ajudam nossos parceiros a se prepararem para as necessidades de aprendizado de amanhã. QUEM WE SERVE Descubra um caminho mais rápido para um desempenho superior com a implantação rápida de conteúdo móvel. Desenvolva materiais acessíveis como únicos como sua instituição, cursos e estudantes. Adapte os materiais aos objetivos do currículo, controle os custos e envolva os atuais estudantes centrados no celular. Mantenha sua equipe em sintonia com as políticas críticas, regulação e mudanças de processo. Matemática Financeira e Modelagem II (FINC 621) é uma classe de pós-graduação que é oferecido atualmente na Universidade Loyola em Chicago durante o trimestre de inverno. FINC 621 explora tópicos em finanças quantitativas, matemática e programação. A classe é de natureza prática e é composta por uma palestra e um componente de laboratório. Os laboratórios utilizam a linguagem de programação R e os alunos são obrigados a apresentar suas atribuições individuais no final de cada classe. O objetivo final do FINC 621 é fornecer aos alunos ferramentas práticas que possam usar para criar, modelar e analisar estratégias de negociação simples. Alguns links R úteis Sobre o Instrutor Harry G. é um comerciante quantitativo sênior para uma empresa comercial HFT em Chicago. Ele possui um grau de mestre em Engenharia Elétrica e um grau de mestre em Matemática Financeira pela Universidade de Chicago. Em seu tempo livre, Harry ensina um curso de pós-graduação em Finanças Quantitativas na Universidade Loyola, em Chicago. Ele também é o autor de Quantitative Trading com R.