This course integrates machine learning with quantitative trading to build advanced, data-driven investment strategies. Learners explore supervised and unsupervised models, feature engineering, time-series forecasting, deep learning architectures, and reinforcement learning frameworks. The course highlights practical applications of ML in signal generation, risk modeling, and portfolio optimization. Designed for quants, traders, and analysts, it provides the analytical and technical depth required to build intelligent trading systems in modern financial markets.
Crescimento
Competências e objetivos de aprendizagem
Há 11 módulos neste curso
- Panorama dos fundamentos e vantagens do trading algorítmicoDesbloqueia este curso para ver7min 48s
- Os diferentes componentes do trading algorítmicoDesbloqueia este curso para ver3min 27s
- Tipos de estratégias de trading algorítmicoDesbloqueia este curso para ver3min 24s
- Riscos e desafios do trading algorítmicoDesbloqueia este curso para ver2min 31s
- Introdução à programação em PythonDesbloqueia este curso para ver1min 23s
- Cálculo numérico e vetorização com NumPyDesbloqueia este curso para ver1min 23s
- Introdução ao machine learningDesbloqueia este curso para ver1min 56s
- Tipos de dados: estruturados e não estruturadosDesbloqueia este curso para ver2min 18s
- Tipos de machine learning: aprendizagem supervisionada e não supervisionadaDesbloqueia este curso para ver3min 7s
- Tipos de modelos de machine learning em tradingDesbloqueia este curso para ver6min 41s
- Introdução às séries temporais para tradingDesbloqueia este curso para ver7min 38s
- Cointegração e pairs tradingDesbloqueia este curso para ver5min 14s
- Introdução ao deep learningDesbloqueia este curso para ver17min 2s
- Tipos de redes neuronaisDesbloqueia este curso para ver4min 14s
- Introdução à aprendizagem por reforçoDesbloqueia este curso para ver3min 17s
- Trading com processos de decisão de Markov (MDP)Desbloqueia este curso para ver1min 11s
- Q-learning e deep Q-learning em tradingDesbloqueia este curso para ver4min 9s
- Construir agentes de trading baseados em RLDesbloqueia este curso para ver2min 27s
- Desenvolvimento e implementação de estratégiasDesbloqueia este curso para ver2min 7s
- Backtesting com dados históricosDesbloqueia este curso para ver2min 1s
- Avaliar estratégias com métricasDesbloqueia este curso para ver2min 45s
- Compreender a gestão do risco no tradingDesbloqueia este curso para ver52s
- Implementação da estratégia RSIDesbloqueia este curso para ver42s
- História de equipas bem-sucedidas de trading algorítmicoDesbloqueia este curso para ver1min 47s
- Trading algorítmico em forex, cripto e açõesDesbloqueia este curso para ver1min 3s
- Estudos de caso de estratégias bem-sucedidasDesbloqueia este curso para ver1min 31s
- Tendências futuras do trading algorítmico com IADesbloqueia este curso para ver1min 10s
- Conformidade ética no trading algorítmicoDesbloqueia este curso para ver1min 30s
- Quadros jurídicos e regulamentaresDesbloqueia este curso para ver1min 23s
- Gestão do risco e conformidade: bons algoritmos não bastamDesbloqueia este curso para ver1min 14s
- Boas práticas e armadilhas a evitarDesbloqueia este curso para ver1min 59s
- Avanços do machine learningDesbloqueia este curso para ver1min 56s
- O impacto do big data e da engenharia de dados no trading algorítmicoDesbloqueia este curso para ver1min 42s
- Avanços da computação quântica e respetivas utilizaçõesDesbloqueia este curso para ver1min 27s
- O futuro: desafios e oportunidadesDesbloqueia este curso para ver1min 7s
- EncerramentoDesbloqueia este curso para ver1min 3s
Este curso faz parte das seguintes certificações
AI & Algo Trading Certification (AIAT)
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Perguntasfrequentes sobre o curso
The course aims to provide learners with a complete understanding of how machine learning techniques can be integrated into algorithmic trading systems, covering fundamentals, models, time series analysis, deep learning, reinforcement learning, and backtesting.
The course is designed for finance professionals, data analysts, and individuals interested in applying machine learning to trading and building intelligent trading strategies.
The module covers supervised and unsupervised learning, key ML concepts, and how these models help forecast market trends and support algorithmic trading decisions.
The course explains how reinforcement learning is used to build trading agents that learn decision-making strategies, optimize actions, and improve performance through backtesting.
Learners will gain the ability to develop neural network models, optimize deep learning architectures, perform time series forecasting, compute rolling statistics, and integrate these techniques into trading systems.
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