Трейдинг с помощью машинного обучения

Трейдинг с помощью машинного обучения: регрессия + классификация и SVM (на Python)
(Trading with Machine Learning: Regression + Classification and SVM)

Видеокурс на англ. языке + англ. субтитры + исходный код на Python. Ниже представлен перевод описания курса на русский язык и его оригинальное описание на английском (под спойлером).

Данные 2 курса помогут вам понять применение прогнозных моделей машинного обучения на основе регрессии и классификации и дадут вам возможность создавать торговые алгоритмы, основанные на регрессии и опорных векторов (SVM).

В КУРСЕ ВЫ ИЗУЧИТЕ

• Реализацию концепции регрессии СЃ помощью машинного обучения РІ своей торговле
• Математические понятия, лежащие РІ РѕСЃРЅРѕРІРµ функции регрессии, такие как градиентный СЃРїСѓСЃРє Рё оптимизация функции стоимости
• Как построить собственную модель регрессии машинного обучения
• Как оптимизировать вашу модель путем решения проблем Bias Рё Variance
• РџСЂРѕРіРЅРѕР· цен РЅР° золото ETF путем предварительной обработки данных, добавления гиперпараметров Рё перекрестной проверки модели
• Решение реальных торговых проблемы СЃ помощью концепций машинного обучения
• Создание торговых алгоритмов, которые можно адаптировать Рє условиям реального рынка
• Применение методов предварительной обработки данных для обеспечения подачу качественных данных РІ качестве входных данных РІ ваш классификатор машинного обучения
• Создание контролируемых классификаторов, таких как классификатор логистической регрессии Рё классификатор векторов поддержки РІ Python, Рё включение РёС… РІ торговые стратегии
• Понимание различных гиперпараметров, используемых для оптимизации алгоритмов
• Тестирование торговых стратегий Рё оценка РёС… прибыльности

берем здесь https:///threads/quant…ing-regression-classification-and-svm.226379/
в рублях