▌共學說明
Zoom meeting 連結
8 月 20 日開始,討論時間為每週二晚上 10 點線上分享及討論(需登入 zoom)。
本文設為共筆,歡迎大家共同維護更新。(為方便點擊網址進入主文,本文已關閉回文功能)
▌時程規劃
參考文章:使用 ChatGPT 協助修改進度表格
日期 | 主題 | 導讀 | 筆記 | 錄影 |
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8月20日 | • Getting Started • +++ PART 1: Day Trading Online Brokers and APIs +++ |
Jack | 筆記 | YouTube |
8月27日 | Day Trading with OANDA A-Z: a Deep Dive | Jack | 筆記 | YouTube |
9月3日 | • Stocks and FOREX Trading with Interactive Brokers (IBKR) • FOREX Day Trading with FXCM • Installing Python and Jupyter Notebooks |
Jack | 筆記 | YouTube |
9月10日 | Appendix 1: Python (& Finance) Basics(377~407) | Howard | 筆記 | YouTube |
9月24日 | Appendix 1: Python (& Finance) Basics(408~430) | Howard | 筆記 | YouTube |
10月1日 | • Appendix 2: User-defined Functions (required for OOP) • Excursus: How to avoid and debug Coding Errors (don´t skip!) |
Dan | 筆記 | YouTube |
10月8日 | Appendix 3: Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn Crash Course(441~468) | Allen | [筆記] | YouTube |
10月15日 | Appendix 3: Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn Crash Course(469~492) | Allen | [筆記] | YouTube |
10月22日 | Appendix 3: Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn Crash Course(493~511) | Allen | [筆記] | YouTube |
10月29日 | • API Trading with Python and Online Brokers- an Introduction(78~90) • Introduction to Time Series Data in Pandas |
Howard | [筆記] | YouTube |
11月5日 | Financial Data Analysis with Python and Pandas - a (deep) Introduction(109~128) | Jack | [筆記] | YouTube |
11月12日 | Financial Data Analysis with Python and Pandas - a (deep) Introduction(129~143) | Jack | [筆記] | YouTube |
11月19日 | Advanced Topics Object Oriented Programming (OOP): Creating a Financial Analysis Class |
Dan | 筆記 | YouTube |
11月26日 | +++ PART 3: Defining and Testing Trading Strategies +++ Defining and Backtesting SMA Strategies |
fy | 筆記 | YouTube |
12月3日 | Defining and Backtesting simple Momentum/Contrarian Strategies Defining and Backtesting Mean-Reversion Strategies (Bollinger) |
Dan | 筆記 | YouTube |
12月10日 | Trading Strategies powered by Machine Learning - Regression Trading Strategies powered by Machine Learning - Classification |
Dan | 筆記 | YouTube |
12月17日 | Advanced Backtesting Techniques | Jack | 筆記 | [YouTube] |
12月24日 | Implementation and Automation with IBKR | Jack | 筆記 | [YouTube] |
12月31日 | Cloud Deployment (AWS) | Scheduling Trading Sessions | Full Automation | fy | [筆記] | [YouTube] |
1月7日 | Trading Hours, Spreads and Granularity - control and limit Trading Costs! Working with two or many Strategies (Combination) |
[筆記] | [YouTube] | |
1月14日 | A Machine Learning-powered Strategy A-Z (DNN) | Dan | [筆記] | [YouTube] |
1月21日 | Error Handling: How to make your Trading Bot more stable and reliable | [筆記] | [YouTube] | |
2月4日 | Adding Stop Loss and Take Profit to the Trading BotAdding Stop Loss and Take Profit to the Trading Bot | [筆記] | [YouTube] |
▌課程資訊
Algorithmic Trading A-Z with Python, Machine Learning & AWS
類別:Finance & Accounting > Investing & Trading > Python ║ 內容:43.5 hours ║ 原價:NT$1,890
建立:2020-11-03 ║ 更新:2024-07-23 ║ 註冊:35,595人 ║ 語言:English ║ 字幕:有 ║ 評分:4.48 (3,117人)
時程規劃(google sheet)
▌共學守則
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會遲到 5分鐘以上或無法上線,先在 discord 知會其他人,勿常常缺席。
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分享者需對自己當週分享的內容負責。
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分享前或分享後,把筆記連結分享到論壇(不知道怎麼做可把連結貼在 discord,由班代代勞)。
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課程中遇到問題,善用 Q&A 向老師提問,不要把問題留著。
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積極提問、討論。
大會報告:公開錄影
今年新募集課程,錄影皆公開上傳 YouTube,不同意者請不要參與共學,感謝配合。
如何提高完課率: 我對共同學習的一些想法
祝大家學習順利大成功!