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The Time Machine 2002 (时光机器 2002)

• 悦诗风吟：蔡卓宜按脸秘方
• 揭秘全球量化投资之父詹姆斯·西蒙斯

大秦赋 (Chinese Emperor)
春秋战国《礼记•经解》
孔子曰：『君子慎始，差若毫厘，缪以千里。』

《礼记·经解》孔子曰：<span style='color:#A9A9A9'; background-color:#696969;'>「君子慎始。差若毫厘，谬以千里。」¹

引用：「快懂百科」《礼记•经解》和第一范文网：差之毫厘，谬以千里的故事和「百度百科」春秋时期孔子作品《礼记•经解》和「當代中國」差之毫釐 謬以千里

Coursera Machine Learning for Trading 专项课程

Start Your Career in Machine Learning for Trading. Learn the machine learning techniques used in quantitative trading.

目录

Specialization : Machine Learning for Trading Specialization

• Course 1 : ......
• Course 2 : ......
• Course 3 : ......

课程 1 : Introduction to Trading, Machine Learning & GCP

• 第1周 : Introduction to Trading with Machine Learning on Google Cloud
• 第2周 : Supervised Learning with BigQuery ML
• 第3周 : Time Series and ARIMA Modeling
• 第4周 : Introduction to Neural Networks and Deep Learning

课程 2 : Using Machine Learning in Trading and Finance

• 第1周 : Introduction to Quantitative Trading and TensorFlow

  • 第1.1章 : Introduction to TensorFlow, Trading, ML

    • 第1.1.1章 : 视频: Introduction to Course
    • 第1.1.2章 : 教材: Welcome to Using Machine Learning in Trading and Finance

  • 第1.2章 : Understand Quantitative Trading Strategies

    • 第1.2.1章 : 视频: Basic Trading Strategy Entries and Exits Endogenous Exogenous
    • 第1.2.2章 : 视频: Basic Trading Strategy Building a Trading Model
    • 第1.2.3章 : 视频: Advanced Concepts in Trading Strategies
    • 第1.2.4章 : 测试: Understand Quantitative Strategies

  • 第1.3章 : Introduction to TensorFlow

    • 第1.3.1章 : 视频: Overview
    • 第1.3.2章 : 视频: Introduction to TensorFlow
    • 第1.3.3章 : 视频: TensorFlow API Hierarchy
    • 第1.3.4章 : 视频: Components of tensorflow Tensors and Variables
    • 第1.3.5章 : 视频: Getting Started with Google Cloud Platform and Qwiklabs
    • 第1.3.6章 : 视频: Lab Intro Writing low-level TensorFlow programs
    • 第1.3.7章 : 评估: Lab: Writing low-level TensorFlow Programs
    • 第1.3.8章 : 视频: Working in-memory and with files
    • 第1.3.9章 : 视频: Training on Large Datasets with tf.data API
    • 第1.3.10章 : 视频: Getting the data ready for model training
    • 第1.3.11章 : 视频: Embeddings
    • 第1.3.12章 : 视频: Lab Intro Manipulating data with TensorFlow Dataset API
    • 第1.3.13章 : 评估: Lab: Manipulating data with TensorFlow Dataset API

• 第2周 : Training neural networks with Tensorflow 2 and Keras

  • 第2.1章 : Overview of Neural Networks and Introduction to Keras APIs
    • 第2.1.1章 : 视频: Overview
    • 第2.1.2章 : 视频: Activation functions
    • 第2.1.3章 : [视频: Activation functions: Pitfalls to avoid in Backpropagation(https://www.youtube.com/watch?v=ztYFTRqI-Tw)
    • 第2.1.4章 : 视频: Neural Networks with Keras Sequential API
    • 第2.1.5章 : 视频: Serving models in the cloud
    • 第2.1.6章 : 评估: Lab Intro : Keras Sequential API
    • 第2.1.7章 : 视频: Neural Networks with Keras Functional API
    • 第2.1.8章 : 视频: Regularization: The Basics
    • 第2.1.9章 : 视频: Regularization: L1, L2, and Early Stopping
    • 第2.1.10章 : 视频: Regularization: Dropout
    • 第2.1.11章 : 评估: Lab Intro: Keras Functional API
    • 第2.1.12章 : 视频: Recap

• 第3周 : Build a Momentum-based Trading System

  • 第3.1章 : Identify momentum-based factors
    • 第3.1.1章 : 视频: Introduction to Momentum Trading
    • 第3.1.2章 : 视频: Introduction to Hurst
    • 第3.1.3章 : 教材: Hurst Exponent and Trading Signals Derived from Market Time Series
  • 第3.2章 : Build a trading model that uses momentum factors
    • 第3.2.1章 : 视频: Building a Momentum Trading Model
    • 第3.2.2章 : 视频: Define the Problem
    • 第3.2.3章 : 视频: Collect the Data
    • 第3.2.4章 : 视频: Creating Features
    • 第3.2.5章 : 视频: Split the Data
    • 第3.2.6章 : 视频: Selecting a Machine Learning Algorithm
    • 第3.2.7章 : 视频: Backtest on Unseen Data
    • 第3.2.8章 : 视频: Understanding the Code: Simple ML Strategies to Generate Trading Signal
    • 第3.2.9章 : 交流: Compare interpretability versus explanatory power of the momentum factor
    • 第3.2.10章 : 视频: Lab Intro: Momentum Trading
    • 第3.2.11章 : 评估: Lab: Momentum Strategies
    • 第3.2.12章 : 视频: Momentum Trading Lab Solution
    • 第3.2.13章 : 评估: Optional Lab: Improve Momentum Trading strategies using Hurst

• 第4周 : Build a Pair Trading Strategy Prediction Model

  • 第4.1章 : Picking Pairs
    • 第4.1.1章 : 视频: Introduction to Pair Trading
    • 第4.1.2章 : 视频: Picking Pairs
    • 第4.1.3章 : 视频: Picking Pairs with Clustering
  • 第4.2章 : Trading Strategy
    • 第4.2.1章 : 视频: How to implement a Pair Trading Strategy
    • 第4.2.2章 : 视频: Evaluate Results of a Pair Trade
  • 第4.3章 : Backtesting and Avoiding Overfitting
    • 第4.3.1章 : 视频: Backtesting and Avoiding Overfitting
    • 第4.3.2章 : 视频: Next Steps: Imrovements to your Pair Strategy
    • 第4.3.3章 : 视频: Lab Intro: Pairs Trading
    • 第4.3.4章 : 评估: Lab: Pairs Trading Strategy
    • 第4.3.5章 : 视频: Lab Solution: Pairs Trading
  • 第4.4章 : Optimize momentum trading model to minimize costs
    • 第4.4.1章 : 视频: Kalman Filter Introduction
    • 第4.4.2章 : 视频: Kalman Filter Trading Applications
    • 第4.4.3章 : 测试: Pairs Trading Strategy concepts
    • 第4.4.4章 : 评估: Optional Lab: Estimate parameters using Kalman Filters

课程 3 : Reinforcement Learning for Trading Strategies

• 第1周 : Introduction to Course and Reinforcement Learning
• 第2周 : Neural Network Based Reinforcement Learning
• 第3周 : Portfolio Optimization

附录

There have a RMarkdown file and also a copy of pdf and png format certificate of accomplishment in every single course (folders inside repo).

![Awarded on 08 June 2022](.......png

Above png file and feel free to download .......pdf.

Coursera Verified Certificate（考试啦认证文凭）

Certificate of Specialization : ......

• Cert 1 : ......
• Cert 2 : ......
• Cert 3 : ......
• Cert 4 : ......
• University : New York Institute of Finance

参考文献

• ML for Trading - 2nd Edition (GitHub) ❤️‍🔥
• 算法交易中的机器学习系列（一） ❤️‍🔥
• Machine Learning for Algorithmic Trading (Official) ❤️‍🔥
• ML for Trading (Exchange) ❤️‍🔥
• Machine Learning for Algorithmic Trading (2nd Edition).pdf ❤️‍🔥

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纽约金融学院 — 华尔街的百年学府

Footnotes

1. HTML Color Codes ↩