WalkSelf · การเทรด, การลงทุนและการเงิน

การเทรดด้วยอัลกอริทึมและเชิงปริมาณ

สร้างและทดสอบกลยุทธ์การเทรดอัตโนมัติโดยใช้ภาษาโปรแกรมอย่าง Python. ครอบคลุมการวิเคราะห์เชิงปริมาณ, การเก็งกำไรทางสถิติ และโมเดล Machine Learning สำหรับการเทรด.

8 subcategories · 155 courses total

Python สำหรับการเทรดด้วยอัลกอริทึม

เชี่ยวชาญการใช้ Python และไลบรารีวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น Pandas, NumPy และ Statsmodels สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน การนำกลยุทธ์ไปใช้ และการสร้างสัญญาณ

Machine Learning สำหรับการเทรด

ประยุกต์ใช้โมเดล machine learning รวมถึง regression, classification และ reinforcement learning เพื่อคาดการณ์ความเคลื่อนไหวของตลาดและสร้างสัญญาณการเทรด

พื้นฐานการเทรดเชิงปริมาณ

เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของการเงินเชิงปริมาณ รวมถึงโครงสร้างจุลภาคของตลาด การวิเคราะห์อนุกรมเวลา และหลักการสำคัญของการเทรดด้วยอัลกอริทึม

การพัฒนาและ Backtesting กลยุทธ์การเทรด

ออกแบบ นำไปใช้ และทดสอบกลยุทธ์การเทรดด้วยอัลกอริทึมอย่างเข้มงวดโดยใช้ข้อมูลย้อนหลัง. ประเมินประสิทธิภาพ ความเสี่ยง และความแข็งแกร่งของกลยุทธ์.

การเทรด API และการปรับใช้จริง

เรียนรู้วิธีเชื่อมต่อกับ API ของโบรกเกอร์ จัดการสตรีมข้อมูลสด และปรับใช้กลยุทธ์การเทรดอัตโนมัติของคุณในสภาพแวดล้อมการผลิตจริง

การซื้อขายความถี่สูง (HFT)

เจาะลึกโลกขั้นสูงของการซื้อขายความถี่สูง โดยเน้นกลยุทธ์ความหน่วงต่ำ โครงสร้างจุลภาคของตลาด และโครงสร้างพื้นฐานเฉพาะทางที่ใช้ C++.

กลยุทธ์การเก็งกำไรทางสถิติ

สำรวจและนำกลยุทธ์การเก็งกำไรทางสถิติไปใช้ เช่น การซื้อขายคู่, การกลับสู่ค่าเฉลี่ย และการวิเคราะห์การรวมกลุ่ม เพื่อใช้ประโยชน์จากความไร้ประสิทธิภาพของตลาด

การบริหารความเสี่ยงเชิงปริมาณ

เชี่ยวชาญเทคนิคการวัดและจัดการความเสี่ยงในการซื้อขายเชิงปริมาณ รวมถึง Value at Risk (VaR), การปรับพอร์ตการลงทุนให้เหมาะสม และการกำหนดขนาดสถานะ.