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本课程向学生介绍了实施针对机器学习的交易技术的现实挑战,包括从数据分析到市场订单的算法步骤。学生将了解如何在金融市场数据上实施不同的机器学习算法,他们将分析实际数据并创建交易和财务模型。学生还将学习如何设计,培训和评估基于自动交易策略的机器学习算法。本课程为他们提供了使用AI技能分析数据的机会,无论他们选择从事金融领域的新工作,启动通往量化交易职业的道路,还是掌握了新兴的AI应用程序的定量金融应用程序。重点是如何应用概率机器学习方法,例如线性回归,KNN和回归树等。在实际股票交易决策中。将研究和讨论一些行业案例研究。学生将在选定的案例研究或假设方案中共同努力,以实施针对机器学习的交易技术。最后,他们将撰写并介绍评估报告和调查结果。
- 火车多功能的gueologist,能够动员多学科知识,从内部动力学(岩浆,etamorphism,地幔动力学,外部)(“湿润,运输,贝斯,贝斯,pal” pal´eoenvionrements) - 多重程度多重多重多重程度的多重程度的多重程度的多重程度的多重程度的多重程度的多重多数级多。基本水平(陆地信封的过程,动态和演变)或贴花(gullies的外科技术,探索和管理,g'eolological Storage,Energal Transition) - 分析和表征不同的g g'eology对象(奴才,岩石,岩石,岩石,化石,部长,资源和资源。 'Energ´ettics,山脉,贝斯,陆地信封),通过越过无缝,aotechnical,g'eophyophysics和g'ECHEMICAL开胃菜。- 实施G'EASANE工具,数字,统计和3D数字化来量化和空间化对象和研究过程 - 稳定口头和“ RISC通信的工具,以及项目管理的工具