Hubungi Kami

Kerangka Materi

AI dalam Lanskap Perdagangan dan Manajemen Aset

  • Tren dalam perdagangan algoritmik dan berbasis AI
  • Gambaran umum alur kerja keuangan kuantitatif
  • Alat utama, platform, dan sumber data

Bekerja dengan Data Keuangan dalam Python

  • Mengelola data deret waktu menggunakan Pandas
  • Pembersihan data, transformasi, dan rekayasa fitur
  • Indikator keuangan dan konstruksi sinyal

Pembelajaran Terawasi untuk Sinyal Perdagangan

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

Pembelajaran Tidak Terawasi dan Regime Pasar

  • Clustering untuk regime volatilitas
  • Pengurangan dimensi untuk penemuan pola
  • Aplikasi dalam perdagangan keranjang dan pengelompokan risiko

Optimasi Portofolio dengan Teknik AI

  • Kerangka Markowitz dan keterbatasannya
  • Paritas risiko, Black-Litterman, dan optimasi berbasis ML
  • Penyeimbangan dinamis dengan input prediktif

Backtesting dan Evaluasi Strategi

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

Menerapkan Model AI dalam Perdagangan Langsung

  • Integrasi dengan API perdagangan dan platform eksekusi
  • Pemantauan model dan siklus pelatihan ulang
  • Pertimbangan etika, regulasi, dan operasional

Ringkasan dan Langkah Selanjutnya

Persyaratan

  • Pemahaman tentang statistik dasar dan pasar keuangan
  • Pengalaman dengan pemrograman Python
  • Familiaritas dengan data deret waktu

Audience

  • Analis kuantitatif
  • Profesional perdagangan
  • Manajer portofolio
 21 Jam

Jumlah Peserta


Harga per Peserta

Testimoni (1)

Kursus Mendatang

Kategori Terkait