Introductie tot AI en ML voor Daytrading
Deze cursus biedt een diepgaand inzicht in AI en ML, met een focus op hun toepassingen in daytrading. Deelnemers leren essentiële vaardigheden zoals het interpreteren van marktdata, het ontwerpen van AI-algoritmes, en het analyseren van markttrends, wat hen in staat stelt om hun handelsstrategieën te optimaliseren.
Deze cursus biedt een uitgebreide introductie tot de wereld van Kunstmatige Intelligentie (AI) en Machine Learning (ML) met een specifieke focus op hun toepassingen in de financiële markten. Deelnemers zullen leren hoe AI-agenten kunnen worden ingezet om daytrading te optimaliseren door middel van geavanceerde data-analyse en algoritmische handelstechnieken. De cursus behandelt essentiële onderwerpen zoals het begrijpen van marktdata, het ontwerpen van eenvoudige AI trading algoritmes, en het analyseren van markttrends. Door middel van praktijkgerichte lessen en evaluaties zullen deelnemers de vaardigheden ontwikkelen die nodig zijn om AI effectief toe te passen in hun handelsstrategieën.
Wat ga je leren?
-
Begrijp de basisconcepten van Kunstmatige Intelligentie en de toepassingen ervan.
-
Leg uit hoe Machine Learning integreert binnen AI in de financiële markten.
-
Identificeer de verschillende typen AI-agenten en hun rollen in de handel.
-
Verkrijg en interpreteer essentiële databronnen voor geïnformeerde handelsbeslissingen.
-
Ontwikkel een fundamenteel begrip van risicomanagement in AI trading.
Voor wie is deze training?
- Beginnende en ervaren daytraders die hun kennis van AI en ML willen uitbreiden.
- Professionals in de financiële sector die AI willen integreren in hun handelsstrategieën.
Vereisten
- Basiskennis van financiële markten en trading.
- Interesse in technologie en data-analyse.
Inhoud van de training
Introductie tot AI en ML
- Overzicht van AI en de toepassingen
- Basisprincipes van ML in de AI-context
- Typen AI-agenten en de financiële impact
Databronnen voor daghandel
- Soorten marktdata
- Overzicht van belangrijke databronnen
- Toegang krijgen tot en interpreteren van data
- Belang van datakwaliteit
Het maken van eenvoudige AI trading algoritmes
- Basisprincipes van algoritmeontwerp
- Integratie van technische indicatoren
- Sentimentanalyse in trading
- Basisprincipes risicomanagement
Analyseren van markttrends
- Markttrends identificeren
- Prijspatronen analyseren
- Marktbewegingen voorspellen met data
- Backtesting van AI modellen
- Evalueren van marktvolatiliteit
Prestatiemaatstaven evaluatie
- Belangrijke prestatiemaatstaven
- Beoordeling van algoritme effectiviteit
- Testen in de praktijk en simulatie
Eindbeoordeling
- Herziening van sleutelconcepten
- Belang van strategieoptimalisatie
- Toekomstige leerpaden