C'est avec plaisir que je vous offre ce cours de data science pour le trading algorithmique. C'est le fuit de plusieurs années de travail dans de nombreux domaines pour comprendre les subtilités du monde de la finance quantitative.

Nous utiliserons des librairies python qui nous permettrons de faire facilement des algorithmes mathématiques très complexes appliqués à la finance avec peu de code. Le fil conducteur de cette formation sera la création d'un algorithme profitable avec plus de 50% de gain annuel sur me NASDAQ100. De l'importation de la base de données à l'automatisation d'une stratégie en passant par la sélection des variables les plus importantes, nous étudierons:

La librairie Numpy pour les calculs scientifiques

La librairie Pandas pour organiser et visualiser les données

La librairie Matplotlib pour faire de puissant graphique

Selection de variables (features engineering)

Regression Linéaire pour la finance

Support Vecteur Machine

Arbre de décision

Foret aléatoire

Appliquer et comprendre le ratio de Sharpe

Appliquer et comprendre le ratio de Sortino

Comprendre la volatilité d'un actif financier

Comprendre et créer un environnement de backtesting réutilisable

Backtester une stratégie