CS7646-Machine-Learning-for-Trading:Tucker Balch博士于2017年秋季在乔治亚理工学院将CS 7646作为CS 7646的一部分进行分配-源码

CS7646-机器学习交易 Tucker Balch博士于2017年秋季在乔治亚理工学院将CS 7646作为CS 7646的一部分进行分配 课程连结 课程页面： : 塔克·巴尔奇（Tucker Balch）的Udacity课程： : 课程结构 本课程由三门迷你课程组成： 迷你课程1：使用Python操纵财务数据 迷你课程2：计算投资 迷你课程3：机器学习交易算法 专案 共完成8个项目： 项目1： 职称：评估投资组合 目标：通过根据可用的历史数据计算某些指标来评估和比较不同的投资组合，并绘制比较图 链接： ： 专案2： 标题：优化投资组合 目标：通过将“最小波动率”作为优化器指标，来确定应将投资组合的资金分配给每只股票，从而优化其绩效 链接： ： 专案3： 标题：市场模拟器 目标：创建一个可以接受交易订单并随时间推移跟踪投资组合价值的市场模拟器，然后评估该投资组合的