欢迎学习《数据驱动智能股票货币期货交易算法研究和Python日间交易机器人软件开发视频教程》课程，你将构建您自己真正的数据驱动日间交易机器人 | 了解如何创建、测试、实施和自动化不同策略。
您将学到什么：
严格的策略测试：使用纸币进行回溯测试、前瞻性测试和现场测试。
真正以数据驱动的交易和投资。
使用 Numpy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、Keras 和 Tensorflow 进行编码。
与经纪商 OANDA 和 FXCM 进行日间交易。
了解、分析、控制和限制交易成本。
基于技术指标和机器学习/深度学习创建强大而独特的交易策略。
以每个人都能理解的方式进行 Python 编码和面向对象编程 (OOP)。
流式传输高频实时数据。
使用强大的 Broker API 并与 Python 连接。
要求
能够传输高清视频的互联网连接。
您之前应该使用过 Python（推荐但不是必需的）。本课程提供 Python 速成课程。
一些高中水平的数学技能会很棒（不是强制性的，但它有帮助）
描述
您是否知道 75% 的零售交易者在日间交易中亏损？（一些消息来源说> 95％）
对于作为数据科学家和经验丰富的金融专业人士的我来说，这并不奇怪。日内交易者通常不知道/遵循（日内）交易的五个基本规则。本课程详细介绍了它们！
1. 了解和了解日间交易业务
如果您不熟悉买卖价差、点数、杠杆、保证金要求、半价差成本等术语，请不要开始交易。
本课程的第 1 部分是关于经纪商 Oanda 和 FXCM 的日间交易 AZ。它深入解释了日间交易的机制、条款和规则（涵盖外汇、股票、指数、商品、篮子等）。
2. 使用强大而独特的交易策略
你需要有一个交易策略。从长远来看，直觉或直觉不是成功的策略（至少在所有案例的 99.9% 中）。依靠简单的技术规则也行不通，因为每个人都在使用它们。
您将学习如何使用 Python 开发更复杂和独特的交易策略。我们将结合简单和更复杂的技术指标，我们还将创建机器学习和深度学习驱动的策略。该课程以非常实用的方式从头开始涵盖所有必需的编码技能（Python、Numpy、Pandas、Matplotlib、scikit-learn、Keras、Tensorflow）。
3. 在投资真钱之前测试您的策略（回溯测试/前瞻测试）
您的交易策略是否有利可图？在“上线”之前，您应该严格测试您的策略。
本课程是您能找到的最全面、最严格的回测/前向测试课程。
您将学习如何应用矢量化回测技术、迭代回测技术（事件驱动）、使用游戏币进行实时测试等。我将解释回溯测试和前向测试之间的区别，并向您展示何时使用什么。课程中涵盖的回测技术和框架也可以应用于长期投资策略！
本课程适合那些
厌倦了依赖简单策略、机会和希望的（日间）交易者和投资者。
希望进入数据驱动和人工智能驱动的金融领域的金融和投资专业人士。
数据科学家和机器学习专家。
MP4 | 视频：h264，1280×720 | 音频：AAC，44.1 KHz，2 Ch
类型：电子学习 | 语言：英语+srt | 持续时间：12 堂课 (1h 23m) | 大小：1.32 GB
