Kerangka Materi

AI dalam Lanskap Trading dan Manajemen Aset

  • Tren dalam trading algoritmik dan berbasis AI
  • Gambaran umum workflow keuangan kuantitatif
  • Alat, platform, dan sumber data utama

Bekerja dengan Data Keuangan dalam Python

  • Mengelola data time series menggunakan Pandas
  • Pembersihan, transformasi, dan feature engineering data
  • Indikator keuangan dan konstruksi sinyal

Pembelajaran Terpantau untuk Sinyal Trading

  • Model regresi dan klasifikasi untuk prediksi pasar
  • Evaluasi model prediktif (misalnya, akurasi, presisi, rasio Sharpe)
  • Studi kasus: membangun generator sinyal berbasis ML

Pembelajaran Tidak Terpantau dan Regime Pasar

  • Klustering untuk regime volatilitas
  • Reduksi dimensi untuk penemuan pola
  • Aplikasi dalam trading basket dan pengelompokan risiko

Optimasi Portofolio dengan Teknik AI

  • Framework Markowitz dan keterbatasannya
  • Risk parity, Black-Litterman, dan optimasi berbasis ML
  • Rebalancing dinamis dengan input prediktif

Backtesting dan Evaluasi Strategi

  • Menggunakan Backtrader atau kerangka kerja kustom
  • Metrik kinerja yang disesuaikan risiko
  • Menghindari overfitting dan bias look-ahead

Penyebaran Model AI dalam Trading Langsung

  • Integrasi dengan trading APIs dan platform eksekusi
  • Pemantauan model dan siklus re-training
  • Pertimbangan etis, peraturan, dan operasional

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang statistik dasar dan pasar keuangan
  • Pengalaman dengan pemrograman Python
  • Kenalan dengan data time series

Audience

  • Analis kuantitatif
  • Profesional trading
  • Manajer portofolio
 21 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Testimoni (2)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait