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: กลยุทธ์การทำ Backtesting
สร้างและทำ Backtest ตัวแทนการเทรดแบบอัลกอริทึม (algorithmic trading agents) โดยใช้ Python, ไลบรารีข้อมูลสมัยใหม่ และสัญญาณตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI
-
💬
ผู้สอน AI
ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ -
🕐
เริ่มเมื่อไรก็ได้
ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้ -
🌐
เป็นภาษาไทย
บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน
เกี่ยวกับคอร์สนี้
การเทรดแบบอัลกอริทึม (Algorithmic trading) ไม่ได้จำกัดอยู่แค่เพียงนักวิเคราะห์เชิงปริมาณในสถาบันการเงินอีกต่อไป ด้วยเครื่องมือ Python สมัยใหม่และเฟรมเวิร์ก AI นักพัฒนาสามารถสร้างระบบเพื่อวิเคราะห์ตลาด สร้างสัญญาณ และดำเนินกลยุทธ์ตามข้อมูลได้
หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณตลอดกระบวนการสร้าง AI trading agent ที่ใช้งานได้จริงและผ่านการทำ Backtest ตั้งแต่เริ่มต้น คุณจะเริ่มจากคำศัพท์ทางการเงินพื้นฐานและโครงสร้างข้อมูลใน Python จากนั้นจึงก้าวไปสู่การออกแบบอัลกอริทึมอัจฉริยะที่ประเมินข้อมูลตลาดย้อนหลังเพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีข้อมูล
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้:
- เข้าใจคำศัพท์พื้นฐานของตลาด กลไกการเทรด และพื้นฐานการวิเคราะห์เชิงปริมาณ
- ประมวลผลข้อมูลอนุกรมเวลาทางการเงิน (financial time-series data) โดยใช้ไลบรารี dataframe สมัยใหม่และ Python type hints
- ประยุกต์ใช้แนวคิด AI รวมถึงการวิเคราะห์ความรู้สึก (sentiment analysis) ขั้นพื้นฐานและสัญญาณการคาดการณ์กับข้อมูลตลาด
- สร้างกลยุทธ์การเทรดแบบอัลกอริทึมที่กำหนดเองตามตัวชี้วัดทางเทคนิคและผลลัพธ์จาก AI
- ฝึกฝนการทำ Backtesting อย่างเข้มงวดเพื่อประเมินประสิทธิภาพของกลยุทธ์ ความเสี่ยง และการลดลงของเงินทุนในอดีต (historical drawdowns)
- จัดโครงสร้าง trading agent ของคุณโดยใช้การจัดการแพ็คเกจและสภาพแวดล้อมของ Python สมัยใหม่
หลักสูตรเริ่มต้นด้วยแนวคิดทางการเงินที่จำเป็น ก่อนจะย้ายไปสู่การจัดการข้อมูลและตรรกะของอัลกอริทึม คุณจะได้ทำแบบฝึกหัดการเขียนที่มีโครงสร้างเพื่อสร้าง ทดสอบ และปรับปรุงตรรกะของ trading agent ของคุณเองทีละขั้นตอน
ออกแบบมาสำหรับนักพัฒนามือใหม่และผู้ที่ชื่นชอบการเขียนโปรแกรมที่ไม่มีพื้นฐานด้านการเงินมาก่อน ซึ่งต้องการสำรวจการเทรดเชิงปริมาณ (quantitative trading)
เริ่มสร้างกลยุทธ์การเทรดอัตโนมัติของคุณตั้งแต่วันนี้
สิ่งที่คุณจะได้รับ
-
📜
ใบประกาศนียบัตร
เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ -
💬
ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา -
🎧
รวมเวอร์ชันเสียง
เรียนได้ทุกที่ ไม่ต้องดูจอ -
♾️
เข้าถึงตลอดชีพ
กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ -
📱
โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์ -
💸
คืนเงิน 14 วัน
ไม่ต้องอธิบาย -
⚡
กระชับและตรงประเด็น
2 ชม. 30 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ
รีวิว (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.
ผู้เรียนคนอื่นเรียน
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
การเตรียมสอบปฏิบัติวิศวกรวิเคราะห์ข้อมูล Big Data ด้วย Python
ใบรับรอง
ลงมือทำ
Br 45,00
→
🎓 มีใบรับรอง
ข้อมูลของ Python: นำเข้าและประมวลผลข้อมูล API
ใบรับรอง
ลงมือทำ
Br 45,00
→
🔥 ยอดนิยม
🎓 มีใบรับรอง
การเตรียมข้อมูลและการทำความสะอาดข้อมูลด้วยพลัง AI
ใบรับรอง
ลงมือทำ
Br 45,00
→
💼 พร้อมสำหรับงาน
🎓 มีใบรับรอง
การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย PySpark และ Python
ใบรับรอง
ลงมือทำ
Br 45,00
→
คำถามที่พบบ่อย
ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +
แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ
ฉันชำระเงินอย่างไร? +
ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย
ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +
ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย
ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +
ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด
ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +
ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้
ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี
ดีไซน์
การเงิน
การตลาด
สาธารณสุข
การศึกษา
ธุรกิจการบริการ
อุตสาหกรรม