机器学习在交易中的应用
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讲师：Hudson and Thames Quantitative Research
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你将学到什么
- 了解核心机器学习概念和理论
- 全面了解机器学习算法背后的数学原理
- 探索机器学习理论的前沿：学生将参与机器学习的最新研究和理论进展
- 伦理考虑和理论限制
要求
- 统计和微积分背景将是有益的，但不是必需的
- 无需机器学习知识
描述
深入了解机器学习的本质，不仅仅是通过工具的使用，而是通过定量金融案例研究的视角来阐明其核心原理。本课程经过精心设计，旨在为机器学习的理论和数学基础奠定坚实的基础。有了这些理论基础，我们就会转向一系列详细的研究论文，每一篇都经过精心挑选，以丰富您的理解并说明这些概念在定量金融领域的实际应用。
该课程旨在首先传授对支撑每个部分的理论和数学基础的扎实理解。遵循这一理论基础，我们深入研究案例研究和研究论文，以丰富您的理解，说明这些概念在定量金融中的实际应用。
这种方法可确保您充分掌握机器学习的抽象和实践方面，让您全面了解机器学习在金融领域的部署。通过详细的案例研究，我们将探讨算法交易、风险管理、资产定价和投资组合优化的细微差别，展示机器学习如何从大量数据集中发现见解并推动决策。
这种理论、案例研究分析和互动学习的结合不仅为您提供了知识，而且让您有信心在量化金融中应用机器学习创新。
无论您是寻求利用机器学习进行战略决策的金融专业人士、对这些算法的金融应用感到好奇的数学家，还是对这两个领域完全陌生的人，本课程旨在为您提供知识、技能、以及在机器学习和金融交叉领域驾驭并脱颖而出的洞察力。
本课程适合谁：
- 专为希望获得机器学习良好概述的量化金融初学者量身定制
- 任何具有数学背景、寻求学习机器学习技术的毕业生或专业人士
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