Coming from a finance background with shaky Python, I was nervous, but this laid out backtesting in a way that finally made sense. Building an agent that reads market signals and acts on a strategy, then testing it against historical data before risking anything, was exactly the workflow I'd been missing. The walkthrough on avoiding lookahead bias in the backtest saved me from a mistake I was clearly about to make. Every notebook ran and I could plug in my own ticker data easily. I've already started iterating on my own strategy with real confidence.
Agentes de Trading de AI con Python: Estrategias de Backtesting
Construye y realiza backtesting de agentes de trading algorítmico usando Python, librerías de datos modernas y señales de mercado impulsadas por AI.
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Sobre este curso
El trading algorítmico ya no está restringido a los analistas cuantitativos institucionales. Con herramientas modernas de Python y frameworks de AI, los desarrolladores pueden construir sistemas para analizar mercados, generar señales y ejecutar estrategias basadas en datos.
Este curso te guía a través del proceso de creación de un agente de trading de AI funcional y con backtesting desde cero. Comenzarás con terminología financiera fundamental y estructuras de datos de Python, para luego progresar en el diseño de algoritmos inteligentes que evalúan datos históricos del mercado para tomar decisiones informadas.
Lo que aprenderás:
- Comprender la terminología fundamental del mercado, la mecánica del trading y los conceptos básicos del análisis cuantitativo.
- Procesar datos de series temporales financieras utilizando librerías de dataframes modernas y type hints de Python.
- Aplicar conceptos de AI, incluyendo análisis de sentimiento básico y señales predictivas, a los datos del mercado.
- Construir estrategias de trading algorítmico personalizadas basadas en indicadores técnicos y resultados de AI.
- Practicar un backtesting riguroso para evaluar el rendimiento de la estrategia, el riesgo y los drawdowns históricos.
- Estructurar tu agente de trading utilizando empaquetado moderno de Python y gestión de entornos.
El plan de estudios comienza con conceptos financieros esenciales antes de pasar a la manipulación de datos y la lógica algorítmica. Trabajarás a través de ejercicios escritos estructurados para construir, probar y refinar tu propia lógica de agente de trading paso a paso.
Diseñado para desarrolladores principiantes y entusiastas de la programación sin experiencia previa en finanzas que deseen explorar el trading cuantitativo.
Comienza a construir tus estrategias de trading automatizadas hoy mismo.
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Breve y enfocado
2 h 30 min de contenido práctico
Reseñas (8)
I went in mainly for the backtesting framework and came out understanding a lot more about how these trading agents actually make decisions. The instructor walks through building a strategy step by step with pandas and a couple of newer data libraries, which made the logic easy to follow even when the math got a little heavy. My only gripe is that the section on live paper-trading felt a bit thin compared to everything else, like it was added at the last minute. Still, the core backtesting workflow alone was worth going through twice, and I've already reused some of the code structure in my own project.
Het backtesten van een handelsstrategie tegen historische data werd hier eindelijk concreet en begrijpelijk, echt een aanrader.
This is exactly the hands-on backtesting course I was looking for. Building the agent piece by piece with real market data made the whole strategy-testing process finally click for me.
Useful backtesting methods, though examples feel dated.
As aulas sobre backtesting com pandas me deram confiança pra testar minhas próprias estratégias antes de usar dinheiro de verdade.
Der Kurs erklärt Backtesting mit Python wirklich verständlich, auch wenn manche Codebeispiele etwas veraltet wirken.
Python ile backtesting mantığını çok net anlattı, sadece bazı kütüphane sürümleri güncel değildi.
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