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.
AI Trading Agents with Python: Backtesting Strategies
Créez et testez des agents de trading algorithmique en utilisant Python, des bibliothèques de données modernes et des signaux de marché pilotés par l'AI.
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À propos de ce cours
Le trading algorithmique n'est plus réservé aux analystes quantitatifs institutionnels. Avec les outils Python modernes et les frameworks AI, les développeurs peuvent concevoir des systèmes pour analyser les marchés, générer des signaux et exécuter des stratégies basées sur les données.
Ce cours vous guide à travers le processus de création d'un agent de trading AI fonctionnel et testé par backtesting à partir de zéro. Vous commencerez par la terminologie financière fondamentale et les structures de données Python, puis vous progresserez vers la conception d'algorithmes intelligents qui évaluent les données historiques du marché pour prendre des décisions éclairées.
Ce que vous apprendrez :
- Comprendre la terminologie fondamentale du marché, les mécanismes de trading et les bases de l'analyse quantitative.
- Traiter les données de séries temporelles financières à l'aide de bibliothèques de dataframe modernes et de type hints Python.
- Appliquer des concepts d'AI, y compris l'analyse de sentiment de base et les signaux prédictifs, aux données de marché.
- Construire des stratégies de trading algorithmique personnalisées basées sur des indicateurs techniques et des sorties d'AI.
- Pratiquer un backtesting rigoureux pour évaluer la performance de la stratégie, le risque et les drawdowns historiques.
- Structurer votre agent de trading en utilisant le packaging Python moderne et la gestion d'environnement.
Le programme commence par les concepts financiers essentiels avant de passer à la manipulation de données et à la logique algorithmique. Vous travaillerez sur des exercices écrits structurés pour construire, tester et affiner votre propre logique d'agent de trading étape par étape.
Conçu pour les développeurs débutants et les passionnés de programmation sans expérience préalable en finance qui souhaitent explorer le trading quantitatif.
Commencez à construire vos stratégies de trading automatisées dès aujourd'hui.
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Court et ciblé
2 h 30 min de contenu pratique
Avis (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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