Préparer les données financières pour le ML et le backtesting
Après avoir appris à extraire des données financières à l’aide de Data Builder, vous vous demanderez naturellement comment utiliser toutes les données standard que vous avez extraites. Dans ce cours, vous apprendrez à structurer les données de manière à ce que des données apparemment banales puissent être transformées en informations utiles qui peuvent vous donner un avantage sur les marchés financiers.
En utilisant Data Engineer, vous pourrez :
- Calculer les rendements en termes de valeurs, de pourcentages, de différences et de mouvements absolus (volatilité)
- Ajoutez des séquences temporelles à vos données pour les prédictions dans l’apprentissage automatique
- Ajouter des informations de corrélation et de co-intégration en comparant toutes les colonnes/caractéristiques pour tous les actifs
- Ajouter des indicateurs techniques
- Ajouter des conditions pour faire des prédictions sur l’avenir
- Ajouter des filtres pour supprimer les données inutiles
- Préparez vos fonctionnalités pour l’apprentissage automatique (bien que non requis pour le backtesting
Vous pourrez faire tout cela sans écrire une seule ligne de code. Cependant, vous devrez être un membre enregistré de Crypto Wizards pour profiter de ce matériel car ce cours a été conçu pour enseigner aux utilisateurs (comme demandé) comment utiliser la plate-forme. Si vous n’êtes pas un membre enregistré, vous pouvez toujours retirer des principes précieux de ce cours et peut-être le coder vous-même en utilisant Python ou une autre approche liée à la science des données.
A bientôt en classe.
