1. Quantitative Trading – LESSON 1 Welcome to the Nanodegree Program
Now let’s take a deep dive into the program,
and talk about what you will learn in the next few months.
First of all, to get the most out of this program,
you’ll ideally have Intermediate Python skills including Numpy and Pandas,
and prior exposure to statistics,
linear algebra, and calculus.
We’ve designed this program to be accessible to anyone who is passionate
about using advanced data analytics to make sense of financial data.
With that in mind, we will review certain bath encoding concepts as they are
used or point you to other Udacity resources to refresh your background knowledge.
The Nadir degree program has two terms.
Each term contains four projects and will take three months to complete.
Prior to each project,
there’s a set of lessons, quizzes,
and exercises that will introduce you to a topic and prepare you for the project.
You will then practice what you’ve learned by completing the project.
Note that much of your learning will come from working on the project,
trying different things and even going
beyond what is required as you explore what’s possible.
We highly encourage you to take the time,
to make each project your own unique
reflection of what you have learned and what you are capable of.
Students who successfully complete term one are eligible to enroll in term two.
At the end of term two,
you will embark on a Capstone Project which will give you the opportunity to use
everything you’ve learned to design and evaluate quantitative trading strategies.
In term one, you will learn about the Fundamentals of Quantitative Finance.
You will apply quantitative methods that are practiced in
the financial industry including regression,
optimization, and trading signal generation.
You will work on projects that reflect
the actual quant workflow as it’s done in financial firms,
with real data sets.
Term one is designed to prepare you for term two,
which applies more advanced methods to the quant workflow.
In term two, you’ll use machine learning algorithms to generate trading signals.
You’ll use natural language processing to analyze
financial statements and apply recurrent neural networks to analyze news data.
You’ll get hands on practice with backtesting,
which is a realistic simulation designed to evaluate the effectiveness of a strategy.
Finally, you will use advanced techniques to
combine several trading signals together to optimize a portfolio.
We hope that sounds exciting to you.
We can’t wait to see you in the classroom.
한국어 구글 번역:
이제 프로그램에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
그리고 앞으로 몇 달 동안 배울 내용에 대해 이야기하십시오.
우선 이 프로그램을 최대한 활용하려면
Numpy 및 Pandas를 포함한 중급 Python 기술을 보유하는 것이 이상적입니다.
통계에 대한 사전 노출,
선형 대수학, 미적분학.
열정이 있는 모든 사람이 액세스할 수 있도록 이 프로그램을 설계했습니다.
금융 데이터를 이해하기 위해 고급 데이터 분석을 사용하는 방법.
이를 염두에 두고 특정 목욕 인코딩 개념을 있는 그대로 검토할 것입니다.
배경 지식을 새로 고치기 위해 다른 Udacity 리소스를 사용하거나 알려줍니다.
Nadir 학위 프로그램에는 두 가지 용어가 있습니다.
각 학기에는 4개의 프로젝트가 포함되며 완료하는 데 3개월이 걸립니다.
각 프로젝트에 앞서,
일련의 수업, 퀴즈,
주제를 소개하고 프로젝트를 준비할 수 있는 연습 문제가 있습니다.
그런 다음 프로젝트를 완료하여 배운 내용을 연습합니다.
대부분의 학습은 프로젝트 작업에서 비롯됩니다.
다른 것을 시도하고 심지어는
가능한 것을 탐색할 때 필요한 것 이상입니다.
시간을 내시도록 적극 권장합니다.
각 프로젝트를 고유하게 만들기 위해
당신이 배운 것과 당신이 할 수 있는 것에 대한 반성.
1학기를 성공적으로 마친 학생은 2학기에 등록할 수 있습니다.
2학기가 끝나갈 무렵,
사용할 수 있는 기회를 제공하는 캡스톤 프로젝트에 착수하게 됩니다.
양적 거래 전략을 설계하고 평가하기 위해 배운 모든 것.
1학기에서는 양적 금융의 기초에 대해 배우게 됩니다.
에서 실행되는 정량적 방법을 적용합니다.
회귀를 포함한 금융 산업,
최적화 및 거래 신호 생성.
반영하는 프로젝트를 진행하게 됩니다.
금융 회사에서 수행되는 실제 퀀트 워크플로,
실제 데이터 세트로
1학기는 2학기를 준비하기 위해 마련되었으며,
퀀트 워크플로에 고급 방법을 적용합니다.
2학기에서는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 거래 신호를 생성합니다.
자연어 처리를 사용하여
재무제표를 작성하고 순환 신경망을 적용하여 뉴스 데이터를 분석합니다.
백테스팅으로 실습을 할 수 있습니다.
전략의 효과를 평가하기 위해 설계된 현실적인 시뮬레이션입니다.
마지막으로 고급 기술을 사용하여
여러 거래 신호를 결합하여 포트폴리오를 최적화합니다.
우리는 그것이 당신에게 흥미로울 수 있기를 바랍니다.
교실에서 뵙기를 고대합니다.
Extracurricular Material
- Python Refresher
- Jupyter Notebooks, Numpy, and Pandas
- Linear Algebra
- Statistics