Trading with Machine Learning: Regression + Classification and SVM

Автоматизируйте принятие торговых решений, используя методы машинного обучения для анализа рыночных данных на Python. Вы освоите создание прогнозных моделей, основанных на регрессии и методе опорных векторов (SVM), чтобы адаптировать алгоритмы к условиям реального рынка.

Внутри программы разбирается математический фундамент моделей: от градиентного спуска и функции стоимости до классификации (логистическая регрессия, бинарная и мультиклассовая классификация). Вы научитесь проводить предобработку данных, настраивать гиперпараметры, устранять проблемы смещения (bias) и дисперсии (variance), а также оценивать прибыльность стратегий через перекрестную проверку.

Курс ориентирован на практическое применение: вы создадите торговый алгоритм для прогнозирования цен на золото (ETF), пройдя путь от подготовки качественных входных данных до интеграции классификаторов в рабочую стратегию.