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）
▌參考文章一： 如何提高完課率（共同學習的一些想法）
▌參考文章二：使用 ChatGPT 協助修改進度表格
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）。
▌時程規劃
| 日期 | 主題 | 導讀 | 筆記 | 錄影 |
|---|---|---|---|---|
| 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(469~490) | Allen | [筆記] | [YouTube] |
| 10月22日 | Appendix 3: Numpy, Pandas, Matplotlib and Seaborn Crash Course(491~508) | 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(109~127) | Jack | [筆記] | [YouTube] |
| 11月12日 | Financial Data Analysis with Python and Pandas - a (deep) Introduction(128~142) | 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 |
[筆記] | [YouTube] | |
| 12月3日 | Defining and Backtesting simple Momentum/Contrarian Strategies Defining and Backtesting Mean-Reversion Strategies (Bollinger) |
[筆記] | [YouTube] | |
| 12月10日 | Trading Strategies powered by Machine Learning - Regression Trading Strategies powered by Machine Learning - Classification |
[筆記] | [YouTube] | |
| 12月17日 | Advanced Backtesting Techniques | [筆記] | [YouTube] | |
| 12月24日 | Implementation and Automation with IBKR | [筆記] | [YouTube] | |
| 12月31日 | Cloud Deployment (AWS) | Scheduling Trading Sessions | Full Automation | [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) | [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。
祝大家學習順利大成功！