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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/7-python-ai/
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这门 Coursera 课程《直感！深層学習 ７ステップで作る Python AI 株価予測》旨在教授学员如何利用 Python 和深度学习技术构建 AI 模型来进行股票价格预测。课程面向已掌握 Python 基础语法的学习者，重点关注使用 Transformer 进行时间序列分析。 **课程亮点：** * **实操性强：** 通过大量的动手实践，学员将学习如何使用 PyTorch、Matplotlib、Pandas 等库，并对 2000 年至 2010 年的 Amazon、IBM、Apple、Microsoft、Google 等公司的股票数据进行预测。 * **循序渐进：** 课程按照七个步骤展开，从 Google Colaboratory 的实用技巧，到 Matplotlib 的数据可视化，再到不同神经网络模型（如简单感知器、全连接神经网络、LSTM）的应用，直至 Transformer 架构的介绍。 * **贴近实战：** 课程不仅涵盖了股票价格预测，还包括了利用深度学习模型进行二元期权交易的回测，以及投资策略的制定与回测，最终引导学员接触量化交易。 * **前沿技术：** 特别介绍了 Transformer 架构，该架构广泛应用于自然语言处理领域，并将在课程中用于预测东京证券交易所增长型股票的价格。 * **背景关联：** 课程将当前不确定的经济环境与个人通过学习前沿技术进行资产配置和风险管理的必要性相结合，强调了自我投资的重要性。 **课程结构（部分）：** * **Step.1:** Google Colaboratory 技巧。 * **Step.2:** 使用 Matplotlib 进行股票数据可视化。 * **Step.3:** 利用简单感知器实现线性回归。 * **Step.4:** 使用全连接神经网络预测正弦波。 * **Step.5:** 基于 LSTM 进行多家公司股票价格预测，并为二元期权交易进行回测。 * **Step.6:** 制定投资策略。 * **Step.7:** 对投资策略进行回测（迈向量化交易）。 * **Step.8:** 利用 Transformer 架构预测东京证券交易所增长型股票的价格。 通过本课程，学员可以习得一套基于假设的 AI 预测模型构建方法，为在不确定的未来中做出更明智的决策提供有力支持。
直感！深層学習 ７ステップで作る Python AI 株価予測〜Python Pytorchを用いた株価予測AIの実装ハンズオン〜2022/6月現在、米国の政策金利の引き上げによる物価上昇や景気後退、戦争・天災・感染症など世の中は不確実性が増しており、一寸先は闇なのか、一寸先は光なのか、予測困難な状況と思います。そんな中で、我々サラリーマンが将来を少しでも自分の手で予測し、不確かな時代を生き抜く為には自己投資、つまり最先端技術を学習するための継続的学習を行いながら自分の手で立てた仮説を元に、人任せにしない資産運用をしていくことが求められると思います。本講座ではPythonの基礎文法は学んだ、という方に向けて、transformerを利用した時系列解析にチャレンジします。Pytorch/Matplotlib/pandasなどのライブラリを用いて、2000年から2010年までのAmazon/IBM/Apple/Microsoft/Googleの株価を予測するハンズオンを行います。本講座をきっかけに仮説に基づくAI予測モデルの作成をご自身で行い、不確かな将来を予測する一助となれば幸いです。■□■□■□■□■□目次Step.1 Google Colaboratoryの小技Step.2 Matplotlibを使った株価の可視化方法Step.3 単純パーセプトロンを用いた線形回帰Step.4 全結合型ニューラルネットワークを用いたSIN波の予測Step.5 LSTMによるIBM/Apple/Microsoft/Google/Amazonの株価予測, 深層学習モデルを用いたバイナリーオプション取引のバックテストStep.6 投資戦略Step.7 深層学習モデルを用いた投資戦略のバックテスト（クオンツトレーディングへ）Step.8 ChatGPTでも使われているtransformerアーキテクチャを使った東証グロース株の株価予測■□■□■□■□■□
