Quantitative Trading Online Kurs

Wir bieten den Online-Kurs Cryptocurrency Trading mit Python in Echtzeit durch Adobe Connect durchgeführt. Dieser Kurs wird von Nick Kirk, einem Experte für den algorithmischen Kryptohandel und einem quantitativen Entwickler, durchgeführt und wird von Dr. Ernest Chan moderiert. Die Teilnehmer erhalten den Python-Quellcode und die Daten für das Backtesting. Gemini Exchanges Sandbox-Umgebung wird verwendet werden, die volle Austausch-Funktionalität mit Test-Fonds, für die Prüfung API-Konnektivität und die Durchführung von Strategien bietet. Maximale Teilnehmerzahl: 30. Gesamtstundenzahl: 6. Gebühr: 499. Termine und Zeiten: 11. und 18. März. Samstags 10: 00-13: 00 New York Zeit. Anmeldung: E-Mail ernestepchan, oder klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Kursübersicht kann hier heruntergeladen werden. Über Nick Kirk Nick ist ein aktiver algorithmischer Krypto-Trader und quantitativen Entwickler. Er hat mehr als 10 Jahre Erfahrung in der Entwicklung, Automatisierung und Integration von Handelssystemen für Investment Banks und Asset Management Unternehmen. Vor seiner Tätigkeit bei Finance arbeitete er bei IBM Labs und Siemens Research. Er hat bisher einen algorithmischen Krypto-Handel am CQF-Institut gelehrt. Lob für diesen Workshop Nick ist ein sehr leidenschaftlicher Befürworter von Kryptokurrenzen. Ich war sehr froh, dass ich in der Vergangenheit an einem seiner Cryptocurrency Trading Workshops teilgenommen habe. Seine stumpfe Begeisterung zusammen mit seinem fundierten Wissen auf dem Feld führt zu einer sehr positiven und wertschöpfenden Erfahrung auf dem Cryptocurrency-Handel mit der tatsächlichen praktischen Umsetzung. In Kombination mit Ernie Chan, dem Guru des Algo-Handels, wird die Mischung 8216explosiv8217 Cant wait8221 8211 Konstantinos Moutsioulis Portfolio Analyst, Dutch Development Bank, Den Haag Area 8220Ich war sehr beeindruckt von Ernies Vergangenheit Workshops und haben die Diskussion über Cryptocurrency Trading Ideen genossen Mit Nick bei vielen Gelegenheiten. Ich freue mich auf ihre einzigartige Partnerschaft im kommenden Bitcoin Workshop8221. 8211 Stephen Hope Ehemaliger Leiter des festen Einkommens Quantitative Handelsstrategien, BNP Paribas Ich werde im Mai einen Online-Workshop über Künstliche Intelligenztechniken für Händler unterrichten. Dies ist ein 6-Stunden-Workshop, der die Verwendung von künstlichen Intelligenztechniken zur Identifizierung von nützlichen prädiktiven Variablen und Handelsregeln für die Renditevorhersage einführt. Der Schwerpunkt liegt auf Techniken zur Vermeidung von Daten-Snooping-Bias und auf Aktienauswahlmodellen. Freie Testlizenzen für MATLAB Statistics und Machine Learning und Neural Network Toolboxes werden zur Verfügung gestellt, sowie Beispieldatensätze für Backtesting. (Vorbespielte MATLAB-Programmier-Tutorials sind enthalten.) Maximale Teilnehmerzahl: 14. Gesamtstundenzahl: 6. Gebühr: 899. Termine und Zeiten: 13. und 20. Mai. Samstags, 10: 00-13: 00, New York Zeit. Anmeldung: E-Mail ernestepchan, oder klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Kursübersicht kann hier heruntergeladen werden. Der vorbespielte Online-Kurs Backtesting ist ab sofort verfügbar. Dies besteht aus aufgezeichneten Adobe Connect Sessions. Der Fokus liegt auf der Entdeckung und Vermeidung von verschiedenen Fallstricke während des Backtesting-Prozesses, der die Leistungsprognose beeinträchtigen kann. Veranschaulichende Übungen werden aus einer Futures-Strategie und einer Aktienportfolio-Handelsstrategie mit MATLAB gezogen. Kostenlose MATLAB-Studienlizenzen werden für umfangreiche In-Class-Übungen arrangiert. Es sind keine Vorkenntnisse von MATLAB erforderlich, aber es sind einige Erfahrungen mit der Programmierung erforderlich. Die Mathematik Voraussetzung ist grundlegende College-Ebene Statistiken. Gesamtstunden: 7 Stunden Aufnahmezeit. Gebühr: 499. Anmeldung: E-Mail ernestepchan, oder klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Kursübersicht kann hier heruntergeladen werden. Ernie bietet auch in-Workshops in London an. Diese Workshops können sich für die CFA Institute fortsetzen. Lob für unsere Workshops: 8220Ein ausgezeichneter Kurs von einem großen Lehrer. Ernie erklärte deutlich und wandte die verschiedenen Bereiche der Künstlichen Intelligenz an, lieferte unschätzbare Einsichten über ihre relativen Verdienste und gab mir das Vertrauen, sie in meinem eigenen Handel umzusetzen.8221 8211 Dr. Nikhil Shenai (Ph. D. Imperial College, BA, Cambridge Universität), Gründer von EK Technologies (Quantitative Trading Amp Entwicklung) 82208230Dank Sie wieder für die Momentum Strategies Training in dieser Woche. Es war sehr vorteilhaft. Ich habe Ihre Erklärungen der Konzepte sehr klar gefunden und die Beispiele gut entwickelt. Ich mag den rigorosen Ansatz, den Sie zur Strategiebewertung nehmen.8221 8211 Andrew B. 8220 Ernie8217s Workshop bietet besonders hilfreiche Einblicke in die Umsetzung rentabler Handelsstrategien und das8217s jenseits seiner Bücher8217 Inhalt. Und er ist einer der geduldigsten und Lehrer, die ich jemals getroffen habe 8220 8211 K. W. Fung, CQF, Gründer von Quants Investment 8220 Diese Workshops haben mir genug Vertrautheit und Vertrauen gegeben, um die neuesten Forschungen anzupacken. Nur das Segment auf Intermarket-Sweep-Aufträgen im MFT-Kurs war der Preis für die Zulassung zu allen drei Workshops, auf die ich ging. 8220 8211 Cedric Yau 8220 Dr. Chan 8230 ist ein phänomenaler Instruktor8230 8221 8211 Anonymer Student EvaluationPython für Algorithmic Trading Ein In-Depth Online Training Kurs Dies ist eine ausführliche Online-Schulung über Python für Algorithmic Trading, die Sie in die Lage, automatisch zu setzen CFDs (auf Währungen, Indizes oder Rohstoffe), Aktien, Optionen und Kryptokurren. Derzeit ist das Kursmaterial 400 Seiten in PDF-Form und umfasst 3.000 Zeilen Python-Code. Buchen Sie den Kurs heute auf Basis unseres Sonderangebots von 189 EUR (statt 299 EUR) mdash oder lesen Sie weiter, um mehr zu erfahren. Keine Rückerstattungen möglich, da Sie vollen Zugriff auf das komplette elektronische Kursmaterial (HTML, Jupyter Notebooks, Python Codes, etc.) erhalten. Beachten Sie auch, dass das Kursmaterial urheberrechtlich geschützt ist und nicht freigegeben oder verteilt werden darf. Es besteht keine Gewährleistung oder Zusicherungen, soweit dies durch das anwendbare Recht zulässig ist. Was andere Sagen Großes Zeug, das ich gerade gekauft habe. Es ist der Heilige Gral des Algo-Trades. Alle Sachen, die jemand Stunden und Stunden im Internet und auf Büchern verbracht hätte, sind sie nun in einer Hand zusammengefasst. Vielen Dank ldquoPrometheusrdquo für die Bereitstellung von ldquofirerdquo an die Menschheit Halten Sie die gute Arbeit E-Mail aus den Niederlanden, Januar 2017 Eine perfekte Symbiose Die Suche nach dem richtigen Algorithmus, um automatisch und erfolgreich Handel auf den Finanzmärkten ist der heilige Gral in der Finanzierung. Vor nicht allzu langer Zeit war Algorithmic Trading nur für institutionelle Spieler mit tiefen Taschen und vielen verwalteten Vermögen zugänglich. Die jüngsten Entwicklungen in den Bereichen Open Source, Open Data, Cloud Compute und Storage sowie Online Trading Plattformen haben das Spielfeld für kleinere Institutionen und Einzelhändler mdash geebnet, so dass es möglich ist, in dieser faszinierenden Disziplin mit einem modernen Notebook ausgestattet zu werden Und nur eine Internetverbindung. Heutzutage ist Python und sein Ökosystem von leistungsstarken Paketen die Technologieplattform der Wahl für den algorithmischen Handel. Unter anderem ermöglicht Python Ihnen die effiziente Datenanalytik (z. B. Pandas), das maschinelle Lernen auf Börsenvorhersage (z. B. Scikit-Learning) oder sogar die Nutzung von Google8217s tiefen Lerntechnologie (mit Tensorflow). Themen des Kurses Dies ist ein ausführlicher, intensiver Online-Kurs über Python (Version 3.5) für Algorithmic Trading. Ein solcher Kurs an der Kreuzung von zwei weiten und aufregenden Feldern kann kaum alle relevanten Themen abdecken. Allerdings kann es eine Reihe wichtiger Meta-Themen vertiefen: Finanzdaten. Finanzdaten stehen im Mittelpunkt jedes algorithmischen Handelsprojekts Python und Pakete wie NumPy und Pandas sind ein guter Job bei der Handhabung und Bearbeitung von strukturierten Finanzdaten jeglicher Art (End-of-Day, Intraday, Hochfrequenz) Backtesting. Kein automatisierter, algorithmischer Handel ohne rigorose Prüfung der Handelsstrategie, die eingesetzt werden soll, umfasst unter anderem die Handelsstrategien, die auf einfachen gleitenden Durchschnitten basieren, Impuls-, Mittelwert-Reversion - und Maschinell-Lern-basierte Vorhersage-Echtzeitdaten. Algorithmischer Handel erfordert den Umgang mit Echtzeit-Daten, Online-Algorithmen auf der Grundlage davon und Visualisierung in Echtzeit der Kurs führt zu Socket-Programmierung mit ZeroMQ und Streaming-Visualisierung mit Plotly Online-Plattformen. Kein Handel ohne Handelsplattform Der Kurs umfasst drei populäre elektronische Handelsplattformen: Oanda (CFD Trading), Interactive Brokers (Aktien - und Optionshandel) und Gemini (Cryptocurrency Trading) bietet es auch praktische Wrapper-Klassen in Python, um innerhalb von Minuten aufzustehen und zu laufen Automatisierung. Die Schönheit sowie einige große Herausforderungen im algorithmischen Handelsergebnis aus der Automatisierung des Handelsbetriebes zeigt der Kurs, wie man Python in der Cloud einsetzt und wie man eine Umgebung für den automatisierten, algorithmischen Handel einsetzt Eine unvollständige Liste der technischen und finanziellen Themen umfasst: Vorteile von Python, Python und algorithmischen Handel, Handelsstrategien, Python-Implementierung, Paketumgebungsmanagement, Docker-Containerisierung, Cloud-Instanzen, Finanzdaten, Daten-APIs, API-Wrapper, offene Daten, Intraday-Daten, NumPy, Pandas, Vektorisierung, Vektorisierung Backtesting, Visualisierung, Alpha, Performance-Risiko-Maßnahmen, Börsenvorhersage, lineare OLS-Regression, maschinelles Lernen für Klassifizierung, tiefes Lernen für Marktvorhersage, objektorientierte Programmierung (OOP), ereignisbasiertes Backtesting, Echtzeit-Daten, Echtzeit-Visualisierung, Online-Handelsplattformen (für CFDs, Aktien, Optionen, Kryptokurrisiken), RESTful APIs für historische Daten, Streaming-APIs für Echtzeitdaten, Online-Algorithmen für Handelsstrategien, automatisierten Handel, Bereitstellung in der Cloud, Echtzeit Überwachung mdash und vieles mehr. Inhaltsverzeichnis Werfen Sie einen Blick auf das (aktuelle) Inhaltsverzeichnis der PDF-Version des Online-Kursmaterials. Einzigartigkeit und Nutzen Der Kurs bietet eine einzigartige Lernerfahrung mit den folgenden Features und Vorteilen. Berichterstattung über relevante Themen. Es ist der einzige Kurs, der eine solche Breite und Tiefe in Bezug auf relevante Themen in Python für Algorithmische Trading-Self-Include-Basis umfasst. Der Kurs wird von einem Git-Repository auf der Quant Platform begleitet, der alle Codes in einer eigenständigen, ausführbaren Form enthält (3.000 Zeilen Code ab 01. Februar 2017) Buchversion als PDF. Neben der Online-Version des Kurses gibt es auch eine Buchversion als PDF (400 Seiten ab 01. Februar 2017) onlinevideo training (optional). Die Python Quants bieten eine Online - und Video-Trainingsklasse (nicht im Lieferumfang enthalten), die auf diesem Kurs basiert, das eine interaktive Lernerfahrung bietet (zB um den Code live zu finden, um individuelle Fragen zu stellen) sowie einen Blick auf weitere Themen oder zu Themen aus Ein anderer Winkel echter Handel als das Ziel. Die Berichterstattung über drei verschiedene Online-Handelsplattformen setzt den Schüler in die Lage, sowohl Papier als auch Live-Trading effizient zu starten. Dieser Kurs rüstet den Schüler mit relevantem, praktischem und wertvollem Hintergrundwissen aus. Selbst-paced-Ansatz. Da das Material und die Codes sind in sich geschlossen und nur auf Standard-Python-Pakete verlassen, hat der Student volle Kenntnisse und die volle Kontrolle über das, was los ist, wie man die Code-Beispiele verwenden, wie man sie ändern, etc gibt es keine Notwendigkeit Auf Drittanbieter-Plattformen zu verlassen, zum Beispiel, um das Backtesting zu machen oder um mit den Handelsplattformen zu verbinden, können Sie all dies auf eigene Faust mit diesem Kurs mdash in einem Tempo, das am bequemsten ist mdash und Sie haben jede einzelne Zeile Code Um dies zu tun. Obwohl du in der Lage bist, es alleine zu tun, wir sind da, um dir zu helfen, dass du Fragen und Kommentare in unserem Forum posten kannst oder uns per E-Mail schicken wir uns in 24 Stunden zurückkehren Überblick Video Unter einem kurzen Video ( Ca. 4 Minuten) gibt Ihnen einen technischen Überblick über das Kursmaterial (Inhalt und Python Codes) auf unserer Quant - und Trainingsplattform. Über den Kurs Autor Dr. Yves J. Hilpisch ist Gründer und geschäftsführender Gesellschafter der Python Quants. Eine Gruppe, die sich auf den Einsatz von Open-Source-Technologien für die Finanzdatenwissenschaft, den algorithmischen Handel und die Computational Finance konzentriert. Er ist der Autor der Bücher Yves Vorträge über Computational Finance im CQF-Programm. Auf der Datenwissenschaft an der Fachhochschule htw saar und ist der Direktor für das Online-Trainingsprogramm, das zum ersten Python for Finance University Certificate (vergeben von htw saar) führt. Yves hat die Finanzanalytik-Bibliothek DX Analytics geschrieben und organisiert Treffen und Konferenzen über Python für quantitative Finanzierungen in Frankfurt, London und New York. Er hat auch Keynote-Reden auf Technologie-Konferenzen in den Vereinigten Staaten, Europa und Asien gegeben. Git Repository Alle Python Codes und Jupyter Notebooks werden als Git Repository auf der Quant Platform zur einfachen Aktualisierung und auch zur lokalen Nutzung zur Verfügung gestellt. Achten Sie darauf, eine umfassende wissenschaftliche Python 3.5-Installation bereit zu haben. Bestellen Sie den Kurs Derzeit bieten wir Ihnen ein Sonderangebot bei der Anmeldung. Bezahlen Sie statt des regulären Preises von 299 EUR. Das Material ist noch teilweise in der Entwicklung. Mit Ihrer Einschreibung sichern Sie auch den Zugang zu zukünftigen Updates. Dies sollte Ihnen helfen, ein bisschen in diese potenziell Karriere ändern Entscheidung. Es war noch nie einfacher, Python für Algorithmic Trading zu beherrschen. Legen Sie einfach Ihre Bestellung über PayPal, für die Sie auch Ihre Kreditkarte verwenden können. Keine Rückerstattungen möglich, da Sie vollen Zugriff auf das komplette elektronische Kursmaterial (HTML, Jupyter Notebooks, Python Codes, etc.) erhalten. Beachten Sie auch, dass das Kursmaterial urheberrechtlich geschützt ist und nicht freigegeben oder verteilt werden darf. Es besteht keine Gewährleistung oder Zusicherungen, soweit dies durch das anwendbare Recht zulässig ist. Holen Sie sich in Kontakt Schreiben Sie uns unter trainingtpq. io wenn Sie weitere Fragen oder Kommentare haben. Melden Sie sich unten an, um informed. XanEdu zu bleiben, bietet kundenspezifische Inhalte, Technologie und Dienstleistungen für Führungskräfte in Wirtschaft und Bildung. Akademische und professionelle Lernbedürfnisse ändern sich schneller als je zuvor. Seit 1999 hat XanEdu dazu beigetragen, dass Tausende von Partnern sich anpassen und gedeihen, indem sie die richtige Kombination aus Technologie, Inhalt und qualifizierten professionellen Dienstleistungen zur Verfügung stellen, um ihre Ziele des bewegten Lernens zu unterstützen. Von unserer SAAS-basierten Plattform für den schnellen mobilen Content-Einsatz bis hin zu qualifizierten Redaktions - und Publishing-Dienstleistungen für Pädagogen, zu Erschwinglichkeits - und Engagementlösungen für Buchhandlungen bietet XanEdu die einfachen Lösungen, die unseren Partnern helfen, sich heute auf Lernbedürfnisse vorzubereiten. WHO WIR SERVE Entdecken Sie einen schnelleren Weg zu höherer Leistung mit schneller mobiler Content-Bereitstellung. Entwickeln Sie erschwingliche Materialien so einzigartig wie Ihre Institution, Kurse und Studenten. Maßstabsmaterialien zu den Curriculumszielen, kontrollieren die Kosten und engagieren heute Mobilfunk-Studierende. Halten Sie Ihr Team in Schritt mit kritischen Politik-, Regulierungs - und Prozessänderungen. Finanzielle Mathematik und Modellierung II (FINC 621) ist eine Absolventen-Klasse, die derzeit an der Loyola University in Chicago während des Winters Quartals angeboten wird. FINC 621 erforscht Themen in quantitativer Finanzierung, Mathematik und Programmierung. Die Klasse ist praktisch in der Natur und besteht aus einer Vorlesung und einer Laborkomponente. Die Labore nutzen die Programmiersprache R und die Schüler sind verpflichtet, ihre einzelnen Aufträge am Ende jeder Klasse einzureichen. Das Ziel der FINC 621 ist es, den Schülern praktische Werkzeuge zur Verfügung zu stellen, mit denen sie einfache Handelsstrategien erstellen, modellieren und analysieren können. Einige nützliche R-Links Über den Instruktor Harry G. ist ein hochrangiger quantitativer Trader für ein HFT-Handelsunternehmen in Chicago. Er hat einen Master8217s Grad in Elektrotechnik und ein Master8217s Grad in Finanzmathematik von der University of Chicago. In seiner Freizeit lehrt Harry einen Abschlusskurs in Quantitative Finance an der Loyola University in Chicago. Er ist auch der Autor von Quantitative Trading mit R.