What you'll learn:
- Live Trading en utilisant MetaTrader 5 et Python
- Améliorer vos compétences en Python
- Créer des strategies de trading algorithmique
- Créer des graphiques affichant des données financières
- Backtest vectoriel
- Comment combiner des stratégies de trading en utilisant des méthodes de Portfolio Management pour faire diminuer le risque encouru
- Gérer des données en utilisant Pandas
- Nettoyage des données en utilisant Pandas
- Programmer en Python
- Comparer et choisir la meilleure stratégie parmi un choix très varié
- Quantifier le risque d'une stratégie
- Optimiser un portefeuille de stratégie de trading en utilisant un critère de maximisation du ratio de Sortino
- Optimiser un portefeuille de stratégie de trading en utilisant un critère de minimisation de la volatilité
- Optimiser un portefeuille de stratégie de trading en utilisant un critère de maximisation de la statistique Moyenne-Variance-Skweness-Kurtosis
- Importer des données financière directement depuis votre broker
- Import des données financières depuis Yahoo Finance
- Mettre votre stratégie en production sur VPS
Vous avez déjà des connaissances en python et vous voulez monétiser et diversifier vos connaissances ?
Vous avez déjà des connaissances en trading et vous voulez apprendre le trading algorithmique ?
Vous êtes tout simplement une personne curieuse qui souhaite s'intéresser à ce sujet ?
Si vous répondez à au moins une de ces questions, je vous souhaite la bienvenue dans ce cours. Pour les débutants en python, pas de panique, il existe un cours de python (petit mais condensé) pour maîtriser ces connaissances en python.
Dans ce cours, vous apprendrez à programmer des stratégies à partir de zéro. En effet, après un cours intensif en Python, vous apprendrez à mettre en place une stratégie basée sur l'un des indicateurs techniques les plus utilisés : le RSI. Vous apprendrez également à combiner des stratégies afin d'optimiser votre rapport risque/rendement en utilisant les techniques de portefeuille telles que l'optimisation de portefeuille Sortino, l'optimisation de la variance minimale et l'optimisation de l'asymétrie et de l'aplatissement de la variance moyenne.
Une fois les stratégies créées, nous allons les backtester en utilisant python.Ainsi, nous connaîtrons mieux cette stratégie en utilisant des statistiques comme le ratio de Sortino, le drawdown, le beta... Ensuite, nous mettrons notre meilleur algorithme en Live Trading sur la plateforme MetaTrader 5 en utilisant Python..
Vous apprendrez à connaître les outils utilisés par les gestionnaires de portefeuille et les traders professionnels :
Mise en œuvre du trading en direct
Importer les données
Quelques algorithmes de référence
Comment faire un backtest
Le risque d'une action
Python
Qu'est-ce qu'une position longue et courte
Numpy
Pandas
Matplotlib
Pourquoi faut-il diversifier ses investissements ?
Ratio de Sharpe
Ratio de Sortino
Coefficient alpha
Coefficient bêta
Optimisation du portefeuille de Sortino
Optimisation de la variance minimale
Optimisation moyenne-variance skewness kurtosis
Pourquoi ce cours et pas un autre ?
Il ne s'agit pas d'un cours de programmation ni d'un cours de trading. C'est un cours dans lequel la programmation est utilisée pour le trading.
Ce cours n'est pas créé par un data scientist mais par un diplômé en mathématiques et en économie spécialisé dans l'apprentissage automatique pour la finance.
Vous pouvez poser des questions ou lire nos articles sur la finance quantitative simplement en vous inscrivant sur notre forum Discord gratuit.
Sans oublier que le cours est satisfait ou remboursé pendant 30 jours. Ne manquez pas une occasion d'améliorer vos connaissances sur ce sujet fascinant.
