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算法交易的机器学习
从系列:机器学习在金融中的应用
概述
在这次网络研讨会中,我们将使用MATLAB中的回归和机器学习技术来训练和测试一个基于流动货币对的算法交易策略。利用真实数据,我们将探索如何管理时间戳数据,创建一系列派生特征,然后建立短期外汇回报的预测模型。
然后,我们将展示如何从历史上对该策略进行回测,同时考虑策略中的交易成本和机器学习建模过程。
突出了
- 使用时间表对象处理数据
- 线性回归模型
- 监督学习的机器学习技术
- 历史上的策略性能回测
的主持人
Dan Owen是亚太地区金融应用行业经理。Dan在MathWorks从事咨询和应用工程师工作超过12年,一直专注于金融服务。他还曾担任Dresdner Kleinwort的系统交易总监,以及富达国际(Fidelity International)的量化技术集团的董事。他拥有英国伯明翰大学应用数学学士学位和博士学位。
记录:2018年10月31日
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