Trading Strategies with Machine Learning and AI

MIÉRCOLES 28 Y JUEVES 29 DE OCTUBRE
DURACIÓN: 16 HORAS
HOTEL JW MARRIOTT SANTA FE

DESCRIPCIÓN DEL CURSO:
Al finalizar el curso, los participantes comprenderán los fundamentos para la creación de una estrategia de trading exitosa apoyada en modelos de Machine Learning (ML).
Obtendrán una buena comprensión del núcleo de conceptos de ML y Trading. Entenderán las diferencia entre los modelos de aprendizaje automático supervisados/no supervisados y entre regresión/predicción.

OBJETIVO DEL CURSO:
Una Estrategia de Trading escalable debe responder como mínimo a cada una de las siguientes preguntas:
• ¿Cuál es la dirección del mercado: alcista, bajista o pauta plana?
• ¿Cuál es la zona de alta probabilidad de acierto de nuestra operación?
• ¿Qué riesgo debería asumir según la condiciones actuales de mercado?
• ¿Es momento de entrar y ejecutar la operación? o ¿las condiciones ya cambiaron y no deberíamos operar?
• Gestión de la operación: ¿cuál es la zona de salida? ¿debería hacer cierres parciales o aumentar la posición?

Con gran eficiencia, el Machine Learning (ML) puede responder cada una de estas preguntas, entre otras. Al final, nuestro objetivo es utilizar los datos, para entrenar un modelo de ML que pueda predecir lo más cerca posible las condiciones pasadas del mercado; y después utilizar ese modelo para hacer predicciones de los valores futuros que desconocemos.
Este curso introductorio, va dirigido a Traders, Fund Managers, Asset Managers, Risk Managers y en general a cualquier persona interesada en aprender cómo el alcance del Machine Learning puede potenciar sus Estrategias de Trading.

TEMARIO:
1. Desing to Trading Strategies
2. Tensorflow to Build Machine Learning Models
3. Supervised Learning and Forecasting
4. Machine Learning for Applications for Trading
5. Introduction to Neural Networks and Deep Learning
6. Benefits of Reinforcement Learning in your Trading Strategy

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